घटना-दर अनुपात की व्याख्या

Question

इसलिए, मैं एक यादृच्छिक प्रभाव नकारात्मक-द्विपद मॉडल फिट करना चाहता हूं। इस तरह के एक मॉडल के लिए STATA घातांक गुणांक का उत्पादन कर सकता है। सहायता फ़ाइल के अनुसार ऐसे गुणांक को घटना-दर अनुपात के रूप में व्याख्या किया जा सकता है। दुर्भाग्य से मैं एक देशी अंग्रेजी बोलने वाला नहीं हूं और मुझे वास्तव में यह समझ में नहीं आता है कि घटना-दर अनुपात क्या हैं या मैं उनका अनुवाद कैसे कर सकता हूं।

तो मेरा सवाल यह है कि मैं घटना-दर अनुपात की व्याख्या कैसे कर सकता हूं। उदाहरण के लिए:

यदि मॉडल मुझे एक संस्करण के लिए .7 का एक घटना-दर अनुपात देता है। इसका मतलब यह होगा कि आश्रित संस्करण पर अपेक्षित टिप्पणियों (मायने रखता है) की संख्या। .7 द्वारा परिवर्तन? अगर स्वतंत्र इकाई एक इकाई द्वारा बदलती है?

क्या कोई मदद कर सकता है?

Answer 1

आह, घटना दर अनुपात, मेरा पुराना दोस्त।

तुम सही हो। यदि हमारे पास 0/1 चर है, तो 0.7 का एक IRR का मतलब है कि X = 1 के साथ वालों के पास घटना की घटनाओं के साथ X = 0. के बराबर घटनाएँ होंगी। यदि आप अनुमानित संख्याओं की वास्तविक संख्या चाहते हैं, तो आपको वापस जाना होगा। -अनुकंपीकृत मॉडल गुणांक के लिए ट्रैक। तब आपके अपेक्षित मामले होंगे:

counts = exp(B0 + B1*X), जहां B0 इंटरसेप्ट शब्द है, B1 आपके वैरिएबल के लिए गुणांक है (इस उदाहरण में ~ -0.3365 के बराबर) और X जिस भी समूह के लिए यह गणना करने का प्रयास कर रहा है, उसके लिए X का मान है। मुझे लगता है कि यह कभी-कभी एक उपयोगी पवित्रता की जाँच है यह सुनिश्चित करने के लिए कि मैंने मॉडल में ही कुछ गलत नहीं किया है।

आप अस्तित्व विश्लेषण, टिप्पणी के अन्य क्षेत्रों से खतरा अनुपात से अधिक परिचित है कि एक घटना दर अनुपात रहे हैं है कि खतरा दोनों आनुपातिक और स्थिर है - एक खतरा अनुपात, बस उसमें मान्यताओं का एक बहुत ही विशेष रूप से सेट के साथ। इसकी उसी तरह व्याख्या की जा सकती है।

Comments

आपके त्वरित उत्तर के लिए धन्यवाद। मूल गुणांक -.3365 है, लेकिन मुझे लगता है कि एक्सप्स के अनुसार ठीक है (-। 3365) मोटे तौर पर .7 के रूप में अच्छी तरह से है ?!

— एड्रियन

हेह - अच्छा काम मेरा एक त्रुटि को पकड़ने। प्रोटिप: ln (7) = / = ln (0.7)

— Fomite

जोखिम अनुपात आनुपातिकता केवल आनुपातिक खतरों के मॉडल पर लागू होता है। नहीं सभी घटना इतिहास मॉडल (अक्सर अवास्तविक) आनुपातिक खतरों धारणा बनाते हैं।

— एलेक्सिस

Answer 2

हां, यह सही लगता है: सटीक होने के लिए, अपेक्षित गणना को .7 के एक कारक से गुणा किया जाता है जब स्वतंत्र चर एक इकाई से बढ़ता है।

शब्द 'घटना दर अनुपात "मानता है कि आप एक मॉडल exposure()(ऑफसेट) के साथ एक मॉडल फिटिंग कर रहे हैं , आमतौर पर उस समय को निर्दिष्ट करता है जिसके लिए प्रत्येक इकाई को देखा गया था, इस मामले में अपेक्षित मामलों के बजाय आपने प्रति यूनिट समय के हिसाब से गणना की है, अर्थात दरों। उन्हें घटना दर कहकर महामारी विज्ञान से शब्दावली है।

Comments

बहुत बहुत धन्यवाद! लेकिन आपका जवाब मुझे एक दूसरे प्रश्न की ओर ले जाता है। मैं एक मॉडल फिट कर रहा हूं जिसमें प्रत्येक इकाई प्रति माह कई ईवेंट हैं। इसलिए सभी इकाइयों के लिए जोखिम समान है। अब तक मैंने मान लिया था कि अगर सभी इकाइयों के लिए एक्सपोज़र एक समान है तो मुझे STATA में एक्सपोज़र ऑप्शन को परिभाषित नहीं करना है। क्या यह सही है या मैं यहां गलती कर रहा हूं?

— एड्रियन

हाँ य़ह सही हैं।

— onestop