Tôi bối rối bởi các tuyên bố tại một trang web UCLA về hồi quy logistic hiệu ứng hỗn hợp. Chúng hiển thị một bảng các hệ số hiệu ứng cố định từ việc khớp một mô hình như vậy và các đoạn đầu tiên dường như diễn giải các hệ số chính xác như một hồi quy logistic thông thường. Nhưng sau đó khi họ nói về tỷ lệ cược, họ nói rằng bạn phải giải thích chúng có điều kiện về các hiệu ứng ngẫu nhiên. Điều gì sẽ làm cho việc giải thích tỷ lệ cược log khác với giá trị lũy thừa của chúng?
- Sẽ không yêu cầu "giữ mọi thứ khác liên tục"?
- Cách thích hợp để giải thích các hệ số hiệu ứng cố định từ mô hình này là gì? Tôi luôn có ấn tượng không có gì thay đổi so với hồi quy logistic "bình thường" bởi vì các hiệu ứng ngẫu nhiên có kỳ vọng bằng không. Vì vậy, bạn đã giải thích tỷ lệ cược và tỷ lệ cược chính xác giống nhau có hoặc không có hiệu ứng ngẫu nhiên - chỉ có SE thay đổi.
Các ước tính có thể được giải thích về cơ bản như mọi khi. Ví dụ, đối với IL6, mức tăng một đơn vị trong IL6 có liên quan đến việc giảm đơn vị .053 trong tỷ lệ ghi nhật ký dự kiến của sự thuyên giảm. Tương tự như vậy, những người đã kết hôn hoặc sống như đã kết hôn dự kiến sẽ có 0,26 tỷ lệ đăng nhập cao hơn so với những người còn độc thân.
Nhiều người thích giải thích tỷ lệ cược. Tuy nhiên, những điều này mang một ý nghĩa sắc thái hơn khi có các hiệu ứng hỗn hợp. Trong hồi quy logistic thông thường, tỷ lệ cược tỷ lệ tỷ lệ cược dự kiến giữ tất cả các dự đoán khác cố định. Điều này có ý nghĩa vì chúng ta thường quan tâm đến việc điều chỉnh thống kê cho các hiệu ứng khác, chẳng hạn như tuổi tác, để có được hiệu ứng thuần túy của việc kết hôn hay bất cứ điều gì là yếu tố dự đoán chính được quan tâm. Điều tương tự cũng đúng với các mô hình logistic hiệu ứng hỗn hợp, với việc bổ sung giữ mọi thứ khác cố định bao gồm giữ hiệu ứng ngẫu nhiên cố định. nghĩa là, tỷ lệ chênh lệch ở đây là tỷ lệ chênh lệch có điều kiện đối với người giữ tuổi và hằng số IL6 cũng như đối với người có cùng bác sĩ hoặc bác sĩ có hiệu ứng ngẫu nhiên giống hệt nhau