로지스틱 회귀분석을 이용하여 OR 를 구할때 연속형 독립변수 말고 quartile 과 같은 범주형 독립변수를 같이 넣어서 분석을 한 이후
moonBook 을 이용하여 OR with 95% CI 를 구하였는데요.
result_DMN1 <- glm(DMN_0M~AOO_q+duration+Intensity_0M+sex+A1c_0M+MetS_more2, family=binomial, data=out1)
summary(result_DMN1)
extractOR(result_DMN1)
--------------------------------------------------
> extractOR(result_DMN1)
OR lcl ucl p
(Intercept) 0.06 0.01 0.51 0.0105
AOO_q 0.67 0.51 0.90 0.0067
duration 1.05 1.01 1.08 0.0071
Intensity_0M 0.85 0.46 1.57 0.6025
sex 1.18 0.65 2.12 0.5861
A1c_0M 1.16 0.97 1.39 0.0971
MetS_more2 2.91 1.53 5.54 0.0011
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위와 같은 결과가 나왔을때 "AOO_q" 라는 범주형 독립변수 (1,2,3,4 으로 구분상태) 에 대해서 각 항목 별 OR 를 구하려면 어떻게 해야 하는지 문의드립니다.
미리 항상 감사드립니다.
Comment 3
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cardiomoon
2018.12.05 09:04
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jh100
2018.12.05 14:12
친절한 답변 감사드립니다.
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SBaik-227
2018.12.06 14:47
범주형 변수인 경우 glm 에서 +relevel(factor(category), 1) 로 하시면 각각에 대해 OR값을 구할수 있을 것 같긴 하는데.
카테고리가 4개인 변수인 경우 아래와 같이 결과가 나오게 됩니다.
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
relevel(factor(category), 1)2 -0.012345 0.012345 -0.789 0.123
relevel(factor(category), 1)3 -0.0414505 0.0423888 -0.978 0.328
relevel(factor(category), 1)4 -0.0076547 0.0201899 -0.379 0.705
package 는 문교수님이 더 잘 아실 것 같습니다.
안녕하세요? 문건웅입니다. 이와 같은 경우 OR은 AOO_q값이 1을 기준으로 1이 증가할떄마다 0.67배가 된다고 해석하시면 됩니다. 따라서 AOO_q가 1일 경우 DMN_0M의 발생을 1로 했을때 2인 경우는 0.67배, 3인 경우는 0.67*0.67이 되고 4인 경우는 0.67*0.67*0.67이 됩니다.
감사합니다.