안녕하세요.

3 way contingency table, 3 원 분할표에서 어떻게 best fit 모델을 추출(?) 하는지 모르겠습니다. 6시간 넘게 검색해 공부해도 모르겠습니다.

log-linear models 를 사용해서 가능한 모든 모델을 돌려본뒤 가장 best bit model을 찾고 3 variable이 independent 한지 알아보는건데, 

배운적이 없는걸 하라고 하니 너무 어렵네요.

3 원분할표에서 가능한 모든 모델을 돌려봤는데 good fit으로 나오는 모델이 너무 많아요. 이중에 뭐가 best fit인 모델인가요?

• Saturated model
• Conditional independence model
• Partial independence model
• Mutual independence model
• Homogeneous association model
• Non-comprehensive models

예를 들어 A 가 clinic 1, clinic 2

B가 처방약, 플라시보

C가  치료효과있음, 치료효과 없음 이라고 해서 3 way table 이 있으면, good fit 이라고 나오는게

A*B , B*C

A, B*C

B, A*C

C, A*B

A,B,C

C*B

A,B

B,C

C,A

등등...이런식으로 많이 나와요. 여기서 어떻게 best fit model 을 아나요?  각 a b c 가 independent 한지는 어떻게 아나요? 돌겠네요....

proc genmod data=test order=data;

class clinic therapy contion;

model count= cure therapy*condition/dist=poisson link=log;

run;

sas로 이런식으로 계속 가능한 모든 모델 조합을 돌렸어요. 각 모델에서 나온 카이 제곱으로 good fit 인지 아닌지 체크했구요. 웹에서 그렇게 하라는것 같아서.. 그런데 결국 best fit model은 뭐로 아는 건가요..

제가 통계를 잘 몰라서 가능하면 쉬운 말로 부탁드리겠습니다. 죄송합니다.