Интерпретация коэффициентов заболеваемости

Итак, я хочу подобрать случайную модель негативных биномиальных эффектов. Для такой модели STATA может производить экспоненциальные коэффициенты. Согласно справочному файлу такие коэффициенты можно интерпретировать как коэффициенты заболеваемости. К сожалению, я не являюсь носителем английского языка, и я не очень понимаю, что такое коэффициенты заболеваемости или как я могу их перевести.

Поэтому мой вопрос заключается в том, как я могу интерпретировать коэффициенты заболеваемости. Например:

Если модель дает мне коэффициент заболеваемости 0,7 для одного вар. это будет означать, что число ожидаемых наблюдений (подсчетов) на зависимой вар. изменяется на 0,7, если независимая переменная изменяется на одну единицу?

Кто-нибудь может помочь?

А, коэффициент инцидентности, мой старый друг.

Ты прав. Если у нас есть переменная 0/1, IRR 0,7 означает, что события с X = 1 будут иметь в 0,7 раза больше событий инцидента, чем события с X = 0. Если вы хотите фактическое количество предсказанных подсчетов, вам придется вернуться -трек к неэкспонированным модельным коэффициентам. Тогда ваши ожидаемые случаи будут:

counts = exp(B0 + B1*X)где B0 - член перехвата, B1 - коэффициент для вашей переменной (в данном примере равный ~ -0,3365), а X - значение X для любой группы, для которой вы пытаетесь рассчитать это значение. Я считаю, что это иногда полезная проверка работоспособности, чтобы убедиться, что я не сделал что-то ужасно неправильное в самой модели.

Если вы более знакомы с коэффициентами опасности из других областей анализа выживаемости, обратите внимание, что коэффициент заболеваемости - это отношение рисков, просто с очень конкретным набором предположений, что риск является пропорциональным и постоянным. Это можно интерпретировать так же.

Да, это звучит правильно: если быть точным, ожидаемое количество умножается на коэффициент 0,7, когда независимая переменная увеличивается на одну единицу.

Термин «коэффициент заболеваемости» предполагает, что вы также подгоняете модель с exposure()(смещенным) термином, обычно определяя время, за которое наблюдалась каждая единица, и в этом случае вместо ожидаемых подсчетов вы ожидали подсчеты за единицу времени, т.е. называть их показатели заболеваемости является терминологией из эпидемиологии.