R'de brant testi [kapalı]

14

Sıralı lojistik regresyondaki paralel regresyon varsayımını test ederken birkaç yaklaşım olduğunu düşünüyorum. Ben grafiksel bir yaklaşım hem kullandım (Harrell's kitapta ayrıntılı olarak) ve yaklaşım kullanılarak detaylı sıralı paket R.

Bununla birlikte, hem bireysel değişkenler hem de toplam model için Brant testini (Stata'dan) çalıştırmak istiyorum. Etrafa baktım ama R'de uygulandığını bulamadım.

R'de Brant testinin bir uygulaması var mı?

r  regression  ordinal-data  ordered-logit 
— Misha
kaynak
Herhangi bir uygulama bilmiyorum, ancak J. Scott Long'un kitabındaki bu bölüm , bahsettiğinize inandığım testin nasıl hesaplanacağına dair ayrıntılı bir açıklama sunuyor.
— NRH
Teşekkürler - Orijinal belgeye ve stata'dan .ado dosyasına baktım. Ancak, gerekli programlama benim seviyemin ötesindedir.
— Misha
— Bert Kaempfe

Yanıtlar:

5

Brant testini R'de uyguladım. Paket ve işleve brant denir ve şimdi CRAN'da kullanılabilir.

Brant testi, paralel regresyon varsayımını test etmek için Rollin Brant tarafından tanımlanmıştır (Brant, R. (1990) Ordinal lojistik regresyon için oransal olasılık modelinde orantısallığın değerlendirilmesi. Biometrics , 46 , 1171-1178).

İşte bir kod örneği:

data = MASS::survey
data$Smoke = ordered(MASS::survey$Smoke, levels=c("Never","Occas","Regul","Heavy"))
model1 = MASS::polr(Smoke ~ Sex + Height, data=data, Hess=TRUE)
brant(model1)

Örnekte, paralel regresyon varsayımı geçerlidir, çünkü tüm p değerleri 0.05'in üzerindedir. Omnibus tüm model için, geri kalanı ise ayrı katsayılar içindir.

— Benjamin Schlegel
kaynak
2

Evet - aslında bağladığınız sıralı paket bunu yapabilir (buna Brant testi demese de). Tam olarak aradığınız şey olan "eşit eğimler veya orantılı oranlar varsayımının bir olasılık oranı testi" ni gösteren bağlantınızın 6. ve 7. sayfalarına bakın.

— user28508
kaynak
İki yaklaşım arasındaki çıktıyı karşılaştırdım ama benzer değiller. Brant testinin daha çok bir skor testi olduğuna inanıyorum.
— Misha
5
Hayır, sonlu örneklerde asemptotik olarak aynı olmalarına rağmen tüm bu yaklaşımlar farklıdır. Brant testi, ayrı lojistik regresyon kullanarak kısıtlanmamış modelin yaklaşık olduğunu tahmin eder ve bir Wald testi gerçekleştirir. Çeşitli yöntemlerin bir karşılaştırmasını burada bulabilirsiniz
— Maarten Buis
2

Konuyla ilgili bazı notlar

R, paket VGAMiçinde Cumulativekomutu (Kümülatif Olasılıklar ile sıralı regresyon) seçeneği ile orantılı oran varsayımlar değiştirmek için izin verir parallel=FALSE.

Yaygın bir sorun olduğu bilinmektedir (Kitaptan: Stata Kullanarak Kategorik Bağımlı Değişkenler için Regresyon Modelleri, İkinci Baskı, J. Scott Long, Jeremy Freese)

"Paralel regresyon varsayımına ilişkin bir uyarı: Paralel regresyon varsayımının (PRA) sık sık ihlal edildiğini görüyoruz. Bu reddedildiğinde alternatif regresyon kısıtlaması getirmeyen modeller göz önünde bulundurulmalıdır. PRA'nın ihlali mantıklı değildir. LRM'nin sıralı verilere uygulanmasıyla ima edilen varsayımların daha da güçlü olmasından dolayı OLS regresyonunu kullanmak daha da güçlüdür.Kullanılabilecek alternatif modeller nominal sonuçlar için modeller içerir [...] Stereotip Lojistik modeli veya Stereotip siparişli model, Genelleştirilmiş Sıralı Logit modeli; devam oranı modeli alternatiftir "(sayfa 221)

Bu makale bu konuda derinlemesine durmaktadır, açık ve iyi yazılmıştır, ancak VGAM paketini veya "kümülatif" komutu dikkate almaz: Epidemiyolojik çalışmalarda sıradan lojistik regresyon

— Bert Kaempfe
kaynak
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.