私はプロジェクトに取り組んでおり、予想される問題にぶつかっています。私のデータにPROC LOGISTICを実行した後、オッズ比と回帰係数のいくつかがの逆数であるように見えて、になるはずです。オッズ比を実行するためにPROC FREQを使用して調査した後、私はPROC LOGISTICからのオッズ比に何らかのエラーが存在すると信じています。SAS:PROC FREQとPROC LOGISTICの異なるオッズ比
以下の例は、応答変数 "MonthStay"と、問題の変数 "KennelCough"の1つです。 MonthStay = Yと関心のイベントがKennelCough = N.
である私は、この疑いのエラーを修復する方法がわかりません。正しい計算をするために私のコードで何かが欠けていますか?それとも、何が起こっているのか全然誤解していますか?ありがとう!ここで
PROCのFREQコードと結果は次のとおりです。ここで
proc freq data = capstone.adopts_dog order = freq;
tables KennelCough*MonthStay/relrisk;
run;
はPROC LOGISTIC CODEとの結果である:
proc logistic data = capstone.adopts_dog plots(only)=(roc(id=prob) effect);
class Breed(ref='Chihuahua') Gender(ref='Female')
Color(ref='Black') Source(ref='Stray') EvalCat(ref='TR') SNAtIn(ref='No')
FoodAggro(ref='Y') AnimalAggro(ref='Y') KennelCough(ref='Y') Dental(ref='Y')
Fearful(ref='Y') Handling(ref='Y') UnderAge(ref='Y') InJuris(ref='Alameda County')
InRegion(ref='East Bay SPCA - Dublin') OutRegion(ref='East Bay SPCA - Dublin')
/param=ref;
model MonthStay(event='Y') = Age Gender Breed Weight Color Source EvalCat SNatIn
NumBehvCond NumMedCond FoodAggro AnimalAggro KennelCough Dental Fearful
Handling UnderAge Injuris InRegion OutRegion
/lackfit aggregate scale = none selection = backward rsquare;
output out = probdogs4 PREDPROBS=I reschi = pearson h = leverage;
run;
クラスレベルの情報
オッズ比は、PROC物流において、すべてのオッズ比は、ロジスティックに含まれる共変量について調整しているときに未調整オッズ比を計算し、PROC用のFreqで
さらに多くの思考と研究の後、私は問題が実際にシンプソンのパラドックスかもしれないと信じています!イベントの非常に興味深いターン! – kimbekaw