100% tevredenheidsgarantie Direct beschikbaar na je betaling Lees online óf als PDF Geen vaste maandelijkse kosten
logo-home
Eerder door jou gezocht
Eerder door jou gezocht
logo
MTB2 Samenvatting blok 4 multipele logistische regressie - premaster gezondheidswetenschappen VU €5,89
In winkelwagen
Snel navigeren naar
Voorbeeld
  2.  
  3. Vrije Universiteit Amsterdam (VU)
  4.  
  5. Methodologie en toegepaste biostatistiek 2 (AP_470901)

Samenvatting

MTB2 Samenvatting blok 4 multipele logistische regressie - premaster gezondheidswetenschappen VU
 0 keer verkocht
  • Vak
  • Methodologie en toegepaste biostatistiek 2 (AP_470901)
  • Instelling
  • Vrije Universiteit Amsterdam (VU)

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...

[Meer zien]

Voorbeeld 2 van de 11  pagina's

Document informatie

  • 28 december 2023
  • 11
  • 2023/2024
  • Samenvatting

Onderwerpen

  • multipele logistische regressie

Geschreven voor

  • Vrije Universiteit Amsterdam (VU)
  • premaster gezondheidswetenschappen
  • Methodologie en toegepaste biostatistiek 2 (AP_470901)
Alle documenten voor dit vak (11)

Verkoper

avatar-seller
nvpk

Ontvangen beoordelingen

Voorbeeld van de inhoud

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

Dit zijn jouw voordelen als je samenvattingen koopt bij Stuvia:

Bewezen kwaliteit door reviews

Bewezen kwaliteit door reviews

Studenten hebben al meer dan 850.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet jij zeker dat je de beste keuze maakt!

In een paar klikken geregeld

In een paar klikken geregeld

Geen gedoe — betaal gewoon eenmalig met iDeal, Bancontact of creditcard en je bent klaar. Geen abonnement nodig.

Focus op de essentie

Focus op de essentie

Studenten maken samenvattingen voor studenten. Dat betekent: actuele inhoud waar jij écht wat aan hebt. Geen overbodige details!

Veelgestelde vragen

Wat krijg ik als ik dit document koop?

Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.

Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?

Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.

Van wie koop ik deze samenvatting?

Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper nvpk. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.

Zit ik meteen vast aan een abonnement?

Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €5,89. Je zit daarna nergens aan vast.

Is Stuvia te vertrouwen?

4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)

Afgelopen 30 dagen zijn er 69052 samenvattingen verkocht

Opgericht in 2010, al 15 jaar dé plek om samenvattingen te kopen

Start met verkopen
€5,89
  • (0)
In winkelwagen
Toegevoegd