Вопрос или проблема
Я проводил анализ с помощью lmer на своих данных, используя эту формулу
fit10 <- lmer(SYMPTOM_DIFF ~ SCZ + Пол + Возраст + (1 | Клиника))
summary(fit10)
Линейная смешанная модель, оцененная по REML [‘lmerMod’]
Формула: SYMPTOM_DIFF ~ SCZ + Пол + Возраст + (1 | Клиника)
Критерий REML при сходимости: 170.4
Относительные остатки:
Мин 1К Медиана 3К Макс
-2.3546 -0.6586 -0.0841 0.5913 5.5697
Случайные эффекты:
Группы Название Дисперсия Std.Dev.
Клиника (Перехват) 0.002784 0.05276
Остальное 0.062265 0.24953
Число наблюдений: 1597, группы: Клиника, 21
Фиксированные эффекты:
Оценка Std. Ошибка t значение
(Перехват) -0.498937 0.031846 -15.667
SCZ 0.013272 0.006407 2.072
Пол 0.010835 0.013254 0.817
Возраст 0.001861 0.000685 2.717
SYMPTOM_DIFF – это % изменение в любом направлении, может быть + ИЛИ -.
Мой вопрос: КАК я должен интерпретировать оценку для SCZ здесь.
Первая мысль заключается в том, что увеличение SCZ на 1 единицу приведет к изменению SYMPTOM_DIFF на 0.013 единицы.
НО поскольку “SYMPTOM_DIFF” может быть как отрицательным, так и положительным изменением, я не знаю больше.
Вторая мысль заключается в том, что увеличение SCZ на 1 единицу приведет к увеличению SYMPTOM_DIFF на 0.013 единицы. Но это не имеет смысла в данных.
Ответ или решение
Понимание результатов линейной смешанной модели (lmer) представляет собой важный аспект статистического анализа данных, особенно когда дело касается таких переменных, как «SYMPTOM_DIFF», который вы изучаете. В данном случае, давайте подробнее рассмотрим интерпретацию коэффициента для переменной «SCZ» в вашем уравнении.
Контекст анализа
Модель, которую вы используете, имеет следующую формулировку:
fit10 <- lmer(SYMPTOM_DIFF ~ SCZ + Gender + Age + (1 | Clinic))Здесь:
- SYMPTOM_DIFF – это ваше зависимое переменное, отражающее процентное изменение, которое может быть как положительным, так и отрицательным.
- SCZ, Gender, Age – это фиксированные эффекты, которые вы изучаете.
- (1 | Clinic) – это случайный эффект, который позволяет учитывать вариации между различными клиниками.
Интерпретация коэффициента SCZ
Из вывода вашей модели видно, что коэффициент для переменной SCZ составляет 0.013272. При интерпретации этого значения важно учитывать несколько аспектов:
-
Коэффициент как изменение: Коэффициент 0.013272 означает, что при увеличении переменной SCZ на 1 единицу, ожидаемое изменение в SYMPTOM_DIFF составляет 0.013272 единицы, при всех остальных факторах, контролируемых в модели, остающихся постоянными. Это утверждение подразумевает, что 1 единица изменения SCZ ассоциируется с незначительным увеличением SYMPTOM_DIFF. Например, если значение SCZ увеличивается, можно ожидать, что SYMPTOM_DIFF увеличится на 1.33%.
-
Ограниченная интерпретация: Учитывая, что SYMPTOM_DIFF может принимать как положительные, так и отрицательные значения, увеличение значений SCZ не гарантирует, что изменения будут всегда положительными. Вместо этого можно сказать, что в среднем увеличение SCZ связано с небольшим увеличением в SYMPTOM_DIFF.
-
Практическое значение: Важно учитывать, что хотя коэффициент выглядит статистически значимым (t-text в вашем выводе составляет 2.072, что говорит о достаточной достоверности), его практическое значение следует рассматривать в контексте исследуемой группы. Такой незначительный прирост (примерно 1.33%) можно считать клинически незначимым, если нет данных о четком влиянии на состояние пациентов.
Заключение
Подводя итог, интерпретация вашего коэффициента для SCZ показывает, что с каждым увеличением на 1 единицу, наблюдается средний прирост SYMPTOM_DIFF на 0.013272. Однако, поскольку данное значение отражает как положительные, так и отрицательные изменения в симптомах, интерпретация должна рассматривать также клинический контекст и возможные последствия для пациентов.
В дальнейшем, для более точного охвата эффекта переменной SCZ можно рассмотреть применение визуализаций, таких как графики, показывающие распределение значений SYMPTOM_DIFF в зависимости от уровней SCZ, что может помочь дать более полное представление о влиянии переменных в вашей модели.