b*******t
发帖数: 390 | 1 用的SAS 中的Proc logistic，selection=stepwise 筛选变量。
加进去有8个左右变量，有4个有显著性差异，还有两个有interaction。
Goodness-of-fit test P value 远大于0.05，是好的。
但是有个问题ROC曲线中AUC只有0.61，不是太好。
用的data， sample size比较大（30k以上）,大部分的variables是categorical变量。
试了很多变量，AUC总是0.60-0.61左右，加入的变量多点，好像会稍微高点。
本来以为是因为有些变量的某些Group sample size太小，会有影响，所以干脆把一些
group何并了。但是发现好像还是差不多。
现在不知道该怎么办了，所以来请教大家。谢谢！ |
b*******t
发帖数: 390 | 2 怎么没人回复？自己顶！
【在 b*******t 的大作中提到】
: 用的SAS 中的Proc logistic，selection=stepwise 筛选变量。
: 加进去有8个左右变量，有4个有显著性差异，还有两个有interaction。
: Goodness-of-fit test P value 远大于0.05，是好的。
: 但是有个问题ROC曲线中AUC只有0.61，不是太好。
: 用的data， sample size比较大（30k以上）,大部分的variables是categorical变量。
: 试了很多变量，AUC总是0.60-0.61左右，加入的变量多点，好像会稍微高点。
: 本来以为是因为有些变量的某些Group sample size太小，会有影响，所以干脆把一些
: group何并了。但是发现好像还是差不多。
: 现在不知道该怎么办了，所以来请教大家。谢谢！
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t*****a
发帖数: 459 | 3 这个要知道更多的背景情况才可以讨论啊。如果只有8个predicting variable，有没有
可能有其他重大影响因素没有包括在model里呢？如果涵盖不全，那只调整现有的
variable效果也有限。有显著性差异的，odds ratio是多少呢？同一领域的研究，多高
的AUC是公认的好？
有interaction的情况，有时候可以做一个index，把几个variable的效果综合起来。不
过这个还是得看具体情况。 |
b*******t
发帖数: 390 | 4 谢谢你的回复。
确实有可能有其他影响因素没有包括在内。
Odds ratio 有些变量有1.5，还是比较高的。
做过诊断图后，我现在发现可能主要是因为有比较多的outliers，或者influence
values。
但是这个好像不好调整，因为sample size挺大的。
【在 t*****a 的大作中提到】
: 这个要知道更多的背景情况才可以讨论啊。如果只有8个predicting variable，有没有
: 可能有其他重大影响因素没有包括在model里呢？如果涵盖不全，那只调整现有的
: variable效果也有限。有显著性差异的，odds ratio是多少呢？同一领域的研究，多高
: 的AUC是公认的好？
: 有interaction的情况，有时候可以做一个index，把几个variable的效果综合起来。不
: 过这个还是得看具体情况。
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