Y : 암 발생유무 (0,1)
Group : 대조군 (0) , 실험군 (1)
공변량 : x1, x2, x3, x4, x5
1. rawdata
n (%)
| Y=0 (213명) | Y=1 (34명) |
Group=0 (195명) | 165 (84.62) | 30 (15.38) |
Group=1 (52명) | 48 (92.31) | 4 (7.69) |
2. matchit(Group~x1+x2+x3+x4+x5, data=d, ratio=1, method="nearest") 함수를 통해 1:1 매칭 한 결과:
n (%)
| Y=0 (51명) | Y=1 (9명) |
Group=0 (30명) | 25 (49.02) | 5 (55.56) |
Group=1 (30명) | 26 (50.98) | 4 (44.44) |
[질문]. 2번에 매칭된 데이터를 이용하여 Y~Group+x1+x2+x3+x4+x5 모델링을 했을때,
분석결과가 나온다고 해도 그 결과를 신뢰해도 될까요? (event n수가 너무 작아서요,,,,,,,)
Comment 2
-
cardiomoon
2018.01.30 15:44
-
wjdEoddl
2018.01.30 17:16
교수님 말씀처럼 full match로 해보려고 아래의 코드를 실행하였더니 다음과 같은 warning message가 나타났습니다.
matchit(Group~x1+x2+x3+x4+x5, data = d, ratio = 1, method="full");
Warning message:
In optmatch::fullmatch(d, ...) :
Without 'data' argument the order of the match is not guaranteed
to be the same as your original data.
No. | Subject | Author | Date |
---|---|---|---|
1094 | 로지스틱 회귀분석 관련 질문 [2] | alse | 2016.06.18 |
1093 | 나무 분석 결과 문제 [3] | 매일이5월 | 2016.06.19 |
1092 | linear regression에서 회귀모형 적합성 여부 [3] | 매일이5월 | 2016.06.19 |
1091 | 학생강의project2 | cardiomoon | 2016.06.21 |
1090 | ROC 분석중 문제가 생겨서 질문 드립니다 [2] | candid00 | 2016.06.26 |
1089 | moonBook2 install중 error message [2] | hawk1227 | 2016.06.27 |
1088 | 표 만들기에서 에러가 생깁니다 [2] | jaljary | 2016.06.27 |
1087 | 선그래프 질문드립니다. [2] | 도치맘 | 2016.07.02 |
1086 | plot.or그래프 그리는 방법 [4] | 두치님 | 2016.07.04 |
1085 | 교수님 결측치 관련하여 문의드립니다. [1] | tunneled_vision | 2016.07.07 |
1084 | 질문드립니다. [1] | 죵죵죵 | 2016.07.10 |
1083 | ROC에서 여러설명변수 갖는 model간 비교 [5] | alse | 2016.07.11 |
1082 | excel 변환 부탁드립니다. [3] | 죵죵죵 | 2016.07.12 |
1081 | 다중 선형 회귀 분석에서 "relative importance of predictor variables"에 관해 질문드립니다. [2] | Ikarus86 | 2016.07.13 |
1080 | 시계열 회귀와 회귀 [1] | 반디12 | 2016.07.19 |
1079 | 데이타 선택 [4] | 김현정 | 2016.07.19 |
1078 | 로그변환 후 회귀분석 시 결과물 [1] | 반디12 | 2016.07.19 |
1077 | 데이터 분석 후 예상과 결과가 다를 때, [1] | 반디12 | 2016.07.19 |
1076 | 샘플사이즈 문제 [3] | 반디12 | 2016.07.20 |
1075 | 표만들기에서 이런 에러가 생기는데 뭐가 문제인지요? [2] | 지훈이아빠 | 2016.07.22 |
제 개인적인 의견을 말씁드립니다.
1. 가능한 모든 데이터를 사용해서 다중로지스틱휘귀분석을 할 것을 권해드립니다.
2. 꼭 PSM을 하시려면 method를 fullmatch로 해보실 것을 권해드립니다.