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안녕하세요. 교수님.


로지스틱 회귀분석 중 교수님께 여쭙고 싶은 내용이 있어서 질문을 올립니다.


1. 

Result of Multiple Logistic Regression
 EstimateStd. Errorz valuePr(>|z|)ORlclucl
(Intercept)-3.12390.3416-9.150.00000.040.020.08
Age0.05470.01124.880.00001.061.031.08
AT_PN-1.33520.7450-1.790.07310.260.050.98
glm( Recalcitrant ~Age+AT_PN ,data=df,family=binomial)




여기서 종속 변수는 0 또는 1로 코딩되어있으며,

Age 는 연속형 변수, AT_PN 은 0 또는 1로 코딩되어 있는 명목형 변수입니다.


표에서 95% CI 는 0.05-0.98 로 구간이 1 을 포함하지 않고 있는데 Pr(>|z|) value 는 0.073 으로 0.05 보다 큰 것 같습니다.

이 변수 뿐만 아니라 몇몇 변수에서 동일한 결과를 보이고 있는데,


혹시 이 경우에는 결과를 어떻게 해석을 해야 하는지 궁금합니다.

Pr(>|z|) cut-off 를 0.05 가 아닌 다른 수치로 봐야하는 것인지.. 혹은 lcl-ucl 이 95% CI 가 아닌 것인지 궁금합니다.




2.


추가적으로 한가지만 더 답변해주시면 정말 감사드리겠습니다.


위 분석은 "2차 치료까지 필요할 정도로 질환이 recalcitrant 하였는지 여부"를 종속 변수로 둔 것인데,

AT_PN 이라는 finding 여부의 영향을 age 를 covariate 로 하여 adjusting 하고자 합니다.

그렇다면 위 방법처럼 로지스틱 회귀 분석에 AT_PN 및 age 두 변수만 놓고 돌리면 틀린 것은 없는 것인지요?


현재 Stepwise regression 옵션은 풀고 multiple regression 투입 p value 을 1 로 설정하여 두 변수에 의한 회귀 결과가 강제로 나오도록 하여 분석하고 있습니다.


항상 감사드립니다.


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