マッチング ペア (1 から 5/6 マッチング) を持つデータベースで作業しており、条件付きロジスティック回帰を使用して変数のオッズ比 (95% 信頼区間) を取得しようとしています。
G1_LR<-glm(formula=MCM.POSS~factor(AED1TRIM_EXP)+factor(BMI)+factor(FOLIC_ACID),family=binomial(),data=G1)
summary(clogit((MCM.POSS)~factor(AED1TRIM_EXP)+factor(BMI)+factor(SMOKING)+factor(FOLIC_ACID)+strata(BABY_PATID),data=G1))**
その後、2 つの予測変数がほぼ完全に分離されていることがわかったので、ペナルティ付き最尤推定法 (rogestf) を試すことにしました。
G1_edited<-logistf(formula=MCM.POSS~factor(AED1TRIM_EXP)+factor(BMI)+factor(SMOKING)+factor(FOLIC_ACID),family=binomial(),data=G1)
しかし、2 つの問題が発生しました。logistf第一に、オッズ比 (コマンド ( )から得られた 95% 信頼区間はOR = 0.9、clogit および glm コマンド (OR = 3.0) とは大きく異なっていました) strata()。私の条件ロジスティック回帰で一致するペアを考慮してlogistfコマンドに入力したのでOR = 0.9、私のケースをそれぞれの5/6コントロールと比較しなかったため、得られた値が間違っていると思われます
得られた OR の違いについての説明はありますか? コマンドにstrata()関数を含める方法はありますか? logistf事前にどうもありがとうございました！
PS: 私は R を初めて使用するので、問題が明確に表現されていない場合、またはさらに説明が必要な場合はお知らせください。