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我正在開展一個項目,並遇到了預期問題。在對我的數據運行PROC LOGISTIC之後,我注意到一些比值比和迴歸係數似乎與它們的應該是的倒數相反。經過一些使用PROC FREQ調查優勢比的調查,我認爲PROC LOGISTIC的優勢比存在某種形式的錯誤。SAS:來自PROC FREQ&PROC LOGISTIC的不同優勢比
下面的例子是響應變量「MonthStay」和其中一個變量「KennelCough」。 MonthStay = Y和感興趣的事件是KennelCough = N.
我不知道如何解決這個疑似錯誤。我是否錯過了代碼中的某些內容以獲取正確的計算結果?或者我完全誤解了發生了什麼?謝謝!
這裏是PROC FREQ代碼和結果:
proc freq data = capstone.adopts_dog order = freq;
tables KennelCough*MonthStay/relrisk;
run;
這裏是PROC LOGISTIC CODE和結果:
proc logistic data = capstone.adopts_dog plots(only)=(roc(id=prob) effect);
class Breed(ref='Chihuahua') Gender(ref='Female')
Color(ref='Black') Source(ref='Stray') EvalCat(ref='TR') SNAtIn(ref='No')
FoodAggro(ref='Y') AnimalAggro(ref='Y') KennelCough(ref='Y') Dental(ref='Y')
Fearful(ref='Y') Handling(ref='Y') UnderAge(ref='Y') InJuris(ref='Alameda County')
InRegion(ref='East Bay SPCA - Dublin') OutRegion(ref='East Bay SPCA - Dublin')
/param=ref;
model MonthStay(event='Y') = Age Gender Breed Weight Color Source EvalCat SNatIn
NumBehvCond NumMedCond FoodAggro AnimalAggro KennelCough Dental Fearful
Handling UnderAge Injuris InRegion OutRegion
/lackfit aggregate scale = none selection = backward rsquare;
output out = probdogs4 PREDPROBS=I reschi = pearson h = leverage;
run;
職業等級信息
優勢比估計
經過更多的思考和研究,我相信這個問題實際上可能是辛普森的悖論!非常有趣的轉變! – kimbekaw