İnsidans oranı oranlarının yorumlanması

Bu nedenle, negatif binomial bir model rastgele etkiler koymak istiyorum. Böyle bir model için STATA üssel katsayılar üretebilir. Yardım dosyasına göre, bu katsayılar insidans oranı oranları olarak yorumlanabilir. Maalesef anadili İngilizce değilim ve insidans oranı oranlarının ne olduğunu veya bunları nasıl çevirebileceğimi gerçekten anlamıyorum.

Benim sorum şu, insidans oranı oranlarını nasıl yorumlayabilirim. Örneğin:

Model bana bir var için 0,7'lik bir insidans oranı oranları verirse. bu bağımlı değişken üzerinde beklenen gözlem (sayı) sayısı anlamına gelir. bağımsız değişken bir birim değiştirirse .7 değişir?

Biri yardım edebilir mi?

Ah, olay oranı oranı, eski dostum.

Haklısın. 0/1 değişkenimiz varsa, 0,7'lik bir IRR, X = 1 olanların olay olaylarını X = 0 olanların 0,7 katına sahip olacağı anlamına gelir. Gerçek sayıda tahmini sayım istiyorsanız, geri dönmeniz gerekir - beklenmedik model katsayılarını takip edin. O zaman beklenen vakalarınız:

counts = exp(B0 + B1*X), burada B0 kesme noktasıdır, B1 değişkeniniz için katsayıdır (bu örnekte ~ -0.3365'e eşittir) ve X, bunu hesaplamaya çalıştığınız grup için X'in değeridir. Modelin kendisinde korkunç bir yanlışlık yapmadığımdan emin olmak için bazen kullanışlı bir akıl sağlığı kontrolü buluyorum.

Eğer sıklık oranı oranı o hayatta kalma analizleri, notun diğer alanlardan Tehlike Oranları daha aşina iseniz olduğunu tehlike orantılı ve sürekli hem olduğuna - sadece kendisine varsayımların bir çok özel bir set ile, bir risk oranı. Aynı şekilde yorumlanabilir.

Evet, bu kulağa doğru geliyor: kesin olarak söylemek gerekirse, bağımsız değişken bir birim arttığında beklenen sayım .7 faktörü ile çarpılır .

'İnsidans oranı oranı' exposure()terimi, tipik olarak her birimin gözlemlendiği zamanı belirterek (ofset) bir modele uyduğunuzu varsayar; bu durumda, birim sayım başına beklenen sayılar yerine, yani Onlara insidans oranları adını vermek epidemiyolojiden gelen terminolojidir.