h******e
发帖数: 1791 | 1 用stepwise的方法选择变量，得到两个A和B,都是continuous的，两者之间的
interaction被排除了，如下：
Parameter DF Estimate SE Wald Pr>ChiSq
A 1 0.1297 0.0435 8.9076 0.0028
B 1 -0.3586 0.1732 4.2843 0.0385
可见两者的作用是相反的。
但如果单独用A或B做logistic model，得到：
A的estimate是0.0565，B的estimate是0.1665，两者的作用是同向的。如果单独对二者
做linear regression的话，发现存在正相关性。
请问该如何解释logistic regression的结果。谢谢。 |
o****o
发帖数: 8077 | |
h******e
发帖数: 1791 | 3 那该如何解决这个问题呢？如何判断那个是confounder，那个是真正的covariate？
【在 o****o 的大作中提到】
: confounder
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o****o
发帖数: 8077 | 4 "如何判断那个是confounder，那个是真正的covariate?"
this is a field problem, not a stat problem
【在 h******e 的大作中提到】
: 那该如何解决这个问题呢？如何判断那个是confounder，那个是真正的covariate？
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B******y
发帖数: 9065 | 5 啥叫field problem呀？
【在 o****o 的大作中提到】
: "如何判断那个是confounder，那个是真正的covariate?"
: this is a field problem, not a stat problem
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h******e
发帖数: 1791 | 6 我猜是指从变量的生理学意义上判断。
【在 B******y 的大作中提到】
: 啥叫field problem呀？
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C******t
发帖数: 72 | |
o****o
发帖数: 8077 | 8 right. I should say: it is a question of particular domain that is not being
able to be addressed by Stat per se
【在 h******e 的大作中提到】
: 我猜是指从变量的生理学意义上判断。
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c*****s
发帖数: 180 | 9 A professor mentioned that that is because of "conditional regression" or
some familiar words. When A and B put together in a regression, the result
will contradict with the regression by putting in just one (A or B).
I am sure there are some stats theories can explain it. But you may need to
ask some professionals. |
o******6
发帖数: 538 | 10 There are some confounding variables in your model. To solve the problem you
can build the initial model where only confounders are analyzed. Then you
can plug confounders effect in the final model with the variables of
interest.
【在 h******e 的大作中提到】
: 用stepwise的方法选择变量，得到两个A和B,都是continuous的，两者之间的
: interaction被排除了，如下：
: Parameter DF Estimate SE Wald Pr>ChiSq
: A 1 0.1297 0.0435 8.9076 0.0028
: B 1 -0.3586 0.1732 4.2843 0.0385
: 可见两者的作用是相反的。
: 但如果单独用A或B做logistic model，得到：
: A的estimate是0.0565，B的estimate是0.1665，两者的作用是同向的。如果单独对二者
: 做linear regression的话，发现存在正相关性。
: 请问该如何解释logistic regression的结果。谢谢。
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q******n
发帖数: 272 | 11 check the correlation between a and b. It seems collinearity presents. |
