[問題] 想請問交互作用

[marki (marki)]

抱歉最近問題有點多，想請問交互作用的問題

我有想要探討在兩個族群:不同的GA_G (0 or 1)其隨著Year_G增加

AKI的機會是不是都會下降

我的logistic regression模型是

AKI ~ Year_G + factor(GA_G) + 一堆調整變數 + Year_G*factor(GA_G)

用R跑出來的結果是

                       Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)           -2.454804   0.793533  -3.094  0.00198 **
Year_G                -0.163630   0.073466  -2.227  0.02593 *
factor(GA_G)1         -1.551497   0.566584  -2.738  0.00618 **
Year_G:factor(GA_G)1   0.173219   0.132713   1.305  0.19182
....(調整變數的結果我就不列了)


想請問的是
1. 雖然交互作用項不顯著，可是當GA_G從0變成1的時候，是不是AKI本來隨著
Year_G會逐漸下降會變成會逐漸上升呢?

2. 如果真的是這樣，那我還可以說AKI的機會在兩組中都會顯著地隨著Year_G的增加
而下降嗎?

3. 如果不行的話，要怎麼在paper上描述這樣的結果呢?我有辦法計算出在GA_G=1的這
個族群的p value或是判斷他有沒有顯著嗎?

4. 如果我想要畫出一個Y軸為Probabilitiy，X軸為Year_G的GA_G=1的圖，請問下述的程式碼有
沒有問題?

curve((exp(intercept + Year_G_coef*x + GA_G_coe *1 + 調整變項 + inter_coe2
*x*1)/(1+exp(intercept + Year_G_coe*x + GA_G_coe *1 + 調整變項  + inter_coe *x*1)))

以上

非常感謝

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.116.253.195 (臺灣)
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※ 編輯: marki (140.116.253.195 臺灣), 09/03/2020 15:51:58
推 locka: 你的程式碼看起來只是linear regression 不是 logistic reg
→ locka: ression 耶?
→ marki: 我算logistic是glm(AKI~..., family="binominal")所以應該
→ marki: 是logistic拉  只是我不是用predict函數
推 raiderho: 能否請你簡略說明 AKI, GA_G, Year_G 的意思.