Додавання коефіцієнтів для отримання ефектів взаємодії

13

У мене є багатоваріантна регресія, яка включає взаємодії. Наприклад, щоб отримати оцінку ефекту лікування для найбіднішого квінтиля, мені потрібно додати коефіцієнти від регресора лікування до коефіцієнта з змінної взаємодії (яка взаємодіє з лікуванням та квінтил 1). Як додавати два коефіцієнти від регресії, як можна отримати стандартні помилки? Чи можна додати стандартні помилки з двох коефіцієнтів? Що з т-статистикою? Чи можна також додати ці? Я не здогадуюсь, але я не можу знайти жодних вказівок щодо цього.

Заздалегідь дякую за вашу допомогу!

regression standard-deviation standard-error

— Сара
джерело

це справді корисно! Я хочу зробити щось подібне в R, але у мене є дещо інші розміри вибірки між групами. Чи можу я все-таки використовувати одне рівняння, щоб поєднати дві помилки, щоб дати мені новий Std. помилка? Заздалегідь дякую за будь-яку допомогу Crystal

— Crystal

1

Привіт @Crystal - ласкаво просимо на сайт! Це хороше запитання, але слід поставити його як нове запитання (кнопка "Задати питання" вгорі праворуч). Зараз ви надіслали це як "відповідь" на це старе запитання. Якщо ви просто скопіюєте та вставите URL-адресу цього питання у своє нове запитання, ми всі зрозуміємо, про що ви говорите.

— Метт Паркер

10

Я думаю, що це вираз для : $SE_{b_{new}}$

\sqrt{S Е_{1}^{2} + S Е_{2}^{2} + 2 С о v (б_{1}, б_{2})}

$\sqrt{SE_1^2 + SE_2^2+2Cov(b_1,b_2)}$

Ви можете працювати з цією новою стандартною помилкою, щоб знайти нову тестову статистику для тестування $H_o: \beta=0$

— suncoolsu
джерело

Здрастуйте, Сара, вам слід закрити це питання, якщо ви думаєте, що на нього відповіли.

— suncoolsu

Привіт - Ще раз дякую за вашу відповідь. Я забув згадати, що я використовую Stata. Коли я додаю два коефіцієнти разом (використовуючи висновок з Stata), чи можу я також просто додати стандартні помилки? Якщо так, то я маю змогу отримати стандартні помилки шляхом ділення суми коефіцієнтів на суму стандартних помилок. Ви згодні? Знову дякую.

— Сара

Сара, в штаті, використовуйте функцію 'lincom'. Припустимо, у вас є змінні var1 і var2 і хочете додати 3 рази більше коефіцієнта на var1 і в 2 рази більше коефіцієнта на var2. Введіть 'lincom 3 * var1 + 2 * var2'. Це дає стандартний інтервал помилок і довіри для цієї оцінки.

— Чарлі

5

Я припускаю, що ви маєте на увазі "багатоваріантну" регресію, а не "багатоваріантну". "Багатоваріантний" відноситься до наявності декількох залежних змінних.

Не вважається прийнятною статистичною практикою приймати безперервний прогноктор і розбивати його на інтервали. Це призведе до залишкової плутанини і зробить взаємодію оманливо значущою, оскільки деякі взаємодії можуть просто відображати відсутність пристосованості (тут, недоцільність) деяких основних ефектів. Існує багато незрозумілих варіацій зовнішніх квінтилів. Плюс, насправді неможливо точно інтерпретувати "квінтільні ефекти".

Для порівняння інтересів найпростіше передбачити їх як відмінності в прогнозованих значеннях. Ось приклад використання rmsпакету R.

require(rms)
f <- ols(y ~ x1 + rcs(x2,3)*treat)  # or lrm, cph, psm, Rq, Gls, Glm, ...
# This model allows nonlinearity in x2 and interaction between x2 and treat.
# x2 is modeled as two separate restricted cubic spline functions with 3
# knots or join points in common (one function for the reference treatment
# and one function for the difference in curves between the 2 treatments)
contrast(f, list(treat='B', x2=c(.2, .4)),
            list(treat='A', x2=c(.2, .4)))
# Provides a comparison of treatments at 2 values of x2
anova(f) # provides 2 d.f. interaction test and test of whether treatment
# is effective at ANY value of x2 (combined treat main effect + treat x x2
# interaction - this has 3 d.f. here)

— Френк Харрелл
джерело

2

$R$ $R\beta$ $R\hat{V}R^\prime$ $\hat{V}$ $R$ $\chi^2_r$ $r$ - кількість рядків у вашій матриці (якщо припустити, що рядки лінійно незалежні).

— Чарлі
джерело

Спасибі. Я поставлю ще одне питання, оскільки я не є експертом статистики, і не впевнений, що моє питання було зрозумілим.

— Сара

Додавання коефіцієнтів для отримання ефектів взаємодії - що робити з ДП?