Garantie de satisfaction à 100% Disponible immédiatement après paiement En ligne et en PDF Tu n'es attaché à rien
logo-home
MTB2 Samenvatting blok 4 multipele logistische regressie - premaster gezondheidswetenschappen VU €5,89   Ajouter au panier

Resume

MTB2 Samenvatting blok 4 multipele logistische regressie - premaster gezondheidswetenschappen VU

 5 vues  0 fois vendu
  • Cours
  • Établissement

De volgende onderwerpen uit het hoorcollege de werkgroep en aanvullende informatie komen aan bod; interpretaties logistische regressie (SPSS), ln(odds) naar odds naar kans, categoriale determinanten in LogR met dummies, interpretaties output SPSS bij logistische regressie, effectmodificatie, predic...

[Montrer plus]

Aperçu 2 sur 11  pages

  • 28 décembre 2023
  • 11
  • 2023/2024
  • Resume
avatar-seller
Blok 4: multipele logistische regressie

Vorige week  dichotome uitkomstmaten via de Chi2 toets en bivariate logistische regressie.
Deze week:
1. Multipele logistische regressie; confounding en effectmodificatie
2. Predictiemodellen met dichotome uitkomstvariabele

Vorige week:
 X^2 toets
 Logistische regressie
o Continue determinant
o Liniariteitsassumpties
Vandaag:
 Logistische regressie
o Interpretatie
o Categoriale determinant
 Multipele logistische regressie
o Effectmodificatie
o Predictiemodel
 Kwaliteit van het model
 Valkuilen

Logistische regressie  kijken naar dichotome uitkomst

Interpretatie logistische regressie resultaten:
- Kansen zijn lineair in de ln(odds) schaal
- Interpretatie bij LogR:
o Regressie coëfficiënt B: log-odds additief
1 eenheid toename X correspondeert met B toe/afname in log-odds op uitkomst Y
o Exponent(B): odds, multiplicatief
1 eenheid toename in X correspondeert met een factor B toe/afname in odds op Y
- Regressievergelijking: Ln(oddsuitkomst)= B0 + B1 * X1
- Door het invullen van bepaalde waarden van X(‘s) kan je verwachte kansen berekenen


Voorbeeldvraag
‘Wat is de kans dat IC opname voor iemand die dagelijks 40ug vitD kreeg?




Ln(oddsIC)= -0,165 + -0,031 * X1
 Ln(oddsIC)= -0,165 + -0,031 * 40 = -1,405
 Lnodds naar odds = E-1,405 = 0,245
 odds naar kans = (odds/((1+odds))= 0,197
= de kans op IC opname voor iemand die dagelijks 40ug vitamine D kreeg is op basis van ons model
rond 20%
Dus je krijgt output van SPSS > hiermee stel je een Rvergelijking op > deze transformeer je naar odds
> deze zet je om in een kans

, Logistische regressie categoriale determinant.
Voorbeeld
- Uitkomst = NNGB 0=voldoet niet, 1=voldoet wel
- Determinant: diagnose 7 groepen
Wat is de associatie tussen diagnose en het wel/niet voldoen aan de Nederlandse Norm Gezond
Bewegen (NNGB) bij revalidatiepatiënten met een fysieke beperking en/of chronische aandoening?

Met chi-kwadraattoets  overall test die kijkt of er verschillen zijn tussen groepen > pearson^2 en
vrijheidsgraden met een significantie  hieruit zie je of er een verband is  met LogR kan je dit wel
zien

Categoriale determinant specificatie in SPSS
Bij lineair  moest je hiervan dummy’s maken
Bij logistisch  als covariaat toevoegen aan je regressiemodel > categorical specificeren dat het een
categoriale variabele is > én aangeven wat je referentiegroep is
- Output: de laatste categorie is de referentiegroep in je tabel > 0 voor alle dummys


Output logistische regressie
SPSS doet een overal test of de categoriale variabele verschilt op je uitkomst.
- Hoe zie je of er verschillen zijn? p-waardes checken
- Je ziet hierin ook (cijfer) dat zijn je dummys die vergelijk je met waar deze cijfers voor staan,
voor welke groep
- Wald: waarbij elke categorie wordt vergeleken met de referentie categorie
- Exp(B): de OR, geven aan in hoeverre de odds binnen een bepaalde categorieën op de
uitkomst verschilt, t.o.v. de referentiegroep


Interpretatie B: log-odds voorbeeld




Interpretatie exp(B): log-odds voorbeeld




2

Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:

Qualité garantie par les avis des clients

Qualité garantie par les avis des clients

Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.

L’achat facile et rapide

L’achat facile et rapide

Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.

Focus sur l’essentiel

Focus sur l’essentiel

Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.

Foire aux questions

Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?

Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.

Garantie de remboursement : comment ça marche ?

Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.

Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?

Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur nvpk. Stuvia facilite les paiements au vendeur.

Est-ce que j'aurai un abonnement?

Non, vous n'achetez ce résumé que pour €5,89. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.

Peut-on faire confiance à Stuvia ?

4.6 étoiles sur Google & Trustpilot (+1000 avis)

83750 résumés ont été vendus ces 30 derniers jours

Fondée en 2010, la référence pour acheter des résumés depuis déjà 14 ans

Commencez à vendre!
€5,89
  • (0)
  Ajouter