В логистической обобщенной линейной смешанной модели (семейство = бином) я не знаю, как интерпретировать дисперсию случайных эффектов:
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
HOSPITAL (Intercept) 0.4295 0.6554
Number of obs: 2275, groups: HOSPITAL, 14
Как мне интерпретировать этот числовой результат?
У меня есть много пациентов с трансплантированной почкой в многоцентровом исследовании. Я проверял, одинакова ли вероятность того, что пациент получит специфическое антигипертензивное лечение среди центров. Доля пациентов, которых лечат, сильно различается между центрами, но это может быть связано с различиями в основных характеристиках пациентов. Таким образом, я оценил обобщенную линейную смешанную модель (логистическую) с учетом основных особенностей пациентов. Вот результаты:
Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood ['glmerMod']
Family: binomial ( logit )
Formula: HTATTO ~ AGE + SEX + BMI + INMUNOTTO + log(SCR) + log(PROTEINUR) + (1 | CENTER)
Data: DATOS
AIC BIC logLik deviance
1815.888 1867.456 -898.944 1797.888
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
CENTER (Intercept) 0.4295 0.6554
Number of obs: 2275, groups: HOSPITAL, 14
Fixed effects:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -1.804469 0.216661 -8.329 < 2e-16 ***
AGE -0.007282 0.004773 -1.526 0.12712
SEXFemale -0.127849 0.134732 -0.949 0.34267
BMI 0.015358 0.014521 1.058 0.29021
INMUNOTTOB 0.031134 0.142988 0.218 0.82763
INMUNOTTOC -0.152468 0.317454 -0.480 0.63102
log(SCR) 0.001744 0.195482 0.009 0.99288
log(PROTEINUR) 0.253084 0.088111 2.872 0.00407 **
Количественные переменные центрированы. Я знаю, что стандартное отклонение перехвата между больницами составляет 0,6554 в логарифмическом масштабе. Поскольку перехват составляет -1,804469, по шкале логарифмических шансов, то вероятность лечения антигипертензивным средством мужчины среднего возраста со средним значением по всем переменным и иммунотерапией А для «среднего» центра составляет 14,1%. , И теперь начинается интерпретация: в предположении, что случайные эффекты следуют за нормальным распределением, мы ожидаем, что приблизительно 95% центров будут иметь значение в пределах 2 стандартных отклонений от среднего значения нуля, поэтому вероятность лечения для среднего человека будет варьироваться между центрами с интервалом покрытия:
exp(-1.804469-2*0.6554)/(1+exp(-1.804469-2*0.6554))
exp(-1.804469+2*0.6554)/(1+exp(-1.804469+2*0.6554))
Это правильно?
Кроме того, как я могу проверить на блеске, если различия между центрами статистически значимы? Раньше я работал с MIXNO, отличным программным обеспечением Дональда Хедекера, и там у меня есть стандартная ошибка дисперсии оценки, которой у меня нет в glmer. Как я могу получить вероятность лечения «среднего» человека в каждом центре с доверительным интервалом?
Спасибо