→ andrew43: 應變數做 inverse logit transformation 10/02 02:58
→ andrew43: 之後要做paired t常常就ok，但還是自己檢查一下 10/02 02:59
→ andrew43: 其實就是把迴歸式的型式變成logistic regression。 10/02 03:01
→ andrew43: 更正，是logit transformation，不是inverse 10/02 03:08
→ andrew43: 另外，既然你已經有原始的次數了，應優先考慮用它來分析 10/02 03:09
→ andrew43: 而不是百分比例。 10/02 03:09
→ ip1020: 謝謝a大回復 但是因為我原始資料中每一個個案抽樣的件數 10/02 08:59
→ ip1020: 都不同 所以率的分母差異很大 如果直接以分子作分析會有 10/02 08:59
→ ip1020: 問題 所以才不得用百分率來比 10/02 08:59
→ ip1020: 也就是說每個個案的申請次數有些幾萬次 有些卻只有百次 10/02 09:02
→ ip1020: 我應該如何標準化呢？ 10/02 09:02
→ andrew43: 先查查log-linear model 10/02 11:21
→ andrew43: 以及logistic regression。配對問題可以利用mixed mode 10/02 11:22
→ andrew43: l。 10/02 11:22
→ recorriendo: 看你的描述mixed-effect logistic regression確實最 10/03 05:25
→ recorriendo: 能描述你的data 並且這樣直接用raw data跑即可 10/03 05:27
→ recorriendo: 挳去了標準化的問題 10/03 05:27