Bài 17: Hồi quy logistic đa biến - Phần 2: Xây dựng và lựa chọn mô hình

[@dieuovan3356]

cô giảng quá hay, dễ hiểu, dễ nghe và cụ thể, phương pháp dẫn nhập vào thực hành rất hay.

[@tadinhdo2770]

bài giảng rất rõ ràng và dễ hiểu!

[@crabedoctor6176]

Bài giảng của cô hay quá. Chúc cô luôn mạnh khỏe và nhiều hạnh phúc ạ

[@doanhue5633]

Ví dụ em chạy mô hình theo cô Hướng dẫn trên VIDEO. Bảng 1. Hồi quy đa biến giảm số điếu thuốc lá/ ngày và một số yếu tố liên quan Yếu tố liên quan Giảm số điếu thuốc lá/ ngày1 Coef 95%CI Tuổi ( 45 tuổi) -1,38 -5,43; 2,67 Trình độ học vấn (< THPT so với > THPT) -1,56 -5,98; 2,84 Hôn nhân (Độc thân/ly dị/góa so với kết hôn) 5,24 -0,30; 10,90 Thu nhập cá nhân/năm (100 triệu) 4,64 0,85; 8,43 Bảo hiểm y tế (Không so với Có) -4,96** -8,53; -1,39 Tình trạng sức khỏe (Rất yếu/yếu/trung bình so với Rất tốt/tốt) 4,46* 0,72; 8,19 Tiếp tục hút thuốc lá có nguy cơ mắc bệnh (Rất nhiều/nhiều so với như nhau/ít/rất ít khả năng) -8,06* -14,94; -1,18 *p

[@thanhao711]

hay quá Cô!

[@voduyevoduy5121]

Bài giàng của chị hay, tiếc là video chỉ có độ phân giải 480, các chữ số và chữ nhìn ko rõ. Dù sao thì vẫn hữu dụng. Cảm ơn chị.

[@linhbui3395]

Em chào cô ạ! Cô cho em hỏi thêm chút với ạ. Tại sao trong mô hình giải thích thì mình giữ lại trong mô hình các biến có p < 0,2 ạ. Em cảm ơn cô ạ.

[@comedychannel6012]

Cám ơn bài giảng của cô rất hay, em đọc trong nhiều tài liệu thấy có để là COR (Crude odds ratio) và AOR (Adjusted odds ratio), làm thế nào để mình xác định AOR thông qua logistics vậy cô? Em rất mong nhận được hồi âm từ cô, em cám ơn.

[@huongblue5834]

Cô ơi, Mình có phải kiểm tra tương tác, nhiễu của từng biến độc lập không ạ? Em cảm ơn Cô ạ!

[@uufamily6183]

Cô cho em hỏi. Khi làm đơn biến có 1 số yếu tố p> 0,05 nhưng khi em đưa vào đa biến thì p< 0,05. Em phải giải thích như thế nào ạ?

[@MrTinduong]

Dạ thưa cô cho e hỏi, trong hồi quy logistic, với các biến danh định or thứ tự, e muốn chọn nhóm so sánh là nhóm bất kỳ chứ kp nhóm cuối (last) or đầu (first) thì làm sao ạ

[@manhhungnguyen4749]

25:38 Cô cho em hỏi ạ, do -2log likelihood là xác suất quan sát được số liệu nếu mô hình đúng, và -2log likelihood của mô hình 2 lớn hơn mô hình 1 có ý nghĩa thống kê, thì mô hình 2 có ý nghĩa hơn mô hình 1 phải không ạ?

[@DuyNguyen-cg1mb]

cô ơi mình có nhất thiết phải tạo biến giả không ạ, tại em có mã hóa biến là 1,2,3,4 rồi

[@NguyenNhatSwine]

💓

[@DuyNguyen-cg1mb]

cô ơi, mình chứng minh biến nhiễu, tương tác ở bài nào v cô

[@quyenthieu5992]

Cô ơi cho e hỏi. Ví dụ khi e phân tích hồi quy đơn biến ra 4 biến a,b,c,d có ý nghĩa thống kê. Nhưng biến b là do biến a thực hiện phép tính mà tính ra. Vậy e có thể đưa 4 biến a ,b,c,d vào cùng 1 mô hình hồi quy đa biến không cô? Hay e tách thành 2 mô hình a,c,d và b,c,d ạ?

[@lethikimanh4162]

Khi biến b là do biến a thực hiện phép tính mà ra, em không nên đưa 2 biến đó vào cùng 1 mô hình hồi quy nhé, vì khả năng rất lớn là có đa cộng tuyến trong mô hình. Và cũng ko nên tách 2 mô hình vì biến b đã bao hàm biến a rồi, mối liên quan - nếu có - giữa b hoặc a với biến phụ thuộc cũng có thể xác nhận qua 1 mô hình mà

[@quyenthieu5992]

Dạ e cảm ơn cô nhiều ạ

[@crabedoctor6176]

Thưa cô. Cặp biến số tương tác học vấn và nhóm tuổi được đưa vào mô hình. Vậy cặp gây nhiễu ko được xem xét đến ạ

[@lethikimanh4162]

Hi em, trong ví dụ này, biến "tôn giáo" là biến gây nhiễu mối liên quan giữa "học vấn" và nhiễm "HIV" nên đã được đưa vào mô hình hồi quy rồi em ạ. Em gọi "cặp biến số" để chỉ cách đưa biến tương tác vào mô hình, đó là "học vấn * nhóm tuổi" cũng được nhưng dễ gây hiểu nhầm là khi đưa biến gây nhiễu vào cũng thành "cặp" như vậy. Không phải em ha, biến gây nhiễu có mặt trong mô hình hồi quy đa biến là đủ rồi, không cần "cặp" với ai hết :P

[@NguyễnThịTrang-y8s]

Cô ơi, em xem bài giảng của cô có đoạn từ X2= 59.262. df=3, làm thế nào để tính được p

[@lethikimanh4162]

Tra bảng cũng được em ạ, còn trên các phần mềm thì kết quả phần mềm cung cấp luôn nên không cần tra bảng hay làm gì nữa, dùng p đó thôi :)

[@nicolashoang7976]

@@lethikimanh4162 KẾT QUẢ XEM Ở ĐÂU PHẦN MỀM Ạ CÔ. CẢM ƠN CÔ Ạ

[@ThuNguyen-pm1hx]

Cô ơi cho em hỏi, mình đã làm hồi quy đơn biến rồi thì đưa vào hồi quy đa biến với mục đích gì nữa ạ?

[@lethikimanh4162]

Như cô có trình bày trong loạt bài này, khi em thực hiện phân tích đơn biến, các vấn đề về nhiễu, hoặc sự tương tác giữa các biến số em chưa kiểm soát được, do đó kết quả có thể không phản ánh chính xác về mối liên quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Khi làm đa biến là em có xem xét đến các biến/yếu tố khác để kiểm soát đấy

[@ThuNguyen-pm1hx]

@@lethikimanh4162 dạ vâng em cảm ơn cô, cô ơi nếu một khóa luận nghiên cứu mà chỉ làm hồi quy đơn biến thôi thì ko được đánh giá cao đúng không cô. Vì em làm đơn biến ra dc 4 cái có p

[@jasminenguyen7963]

Cô ơi, cho con hỏi, nghiên cứu của con là nghiên cứu hồi cứu mô tả hàng loạt ca, con muốn tìm các yếu tố liên quan tử vong do một bệnh, con làm mô hình hồi quy logistic được không ạ?? con cảm ơn cô ạ

[@lethikimanh4162]

Chào em, cô có trả lời cụ thể trong email rồi nhé. Cô viết lại ở đây để mọi người có thể tham khảo nhé "Nghiên cứu mô tả hàng loạt ca về nguyên tắc không thực hiện các phân tích thống kê suy luận em ạ, vì mô tả hàng loạt ca là dạng NC mô tả, không phải NC phân tích. Từ các kết quả mô tả đó có thể đưa đến các giả định/giả thuyết về các mối liên quan mà chúng ta có thể làm các NC phân tích khác trong tương lai để kiểm định lại các giả thuyết này Tuy nhiên, đôi khi các em có thể nhầm lẫn giữa NC mô tả hàng loạt ca hay là NC cắt ngang. NC cắt ngang có thể thực hiện thống kê phân tích và dùng hồi quy logistic được nếu biến outcome là biến nhị phân. Nhưng như vậy, đầu tiên em phải làm rõ NC của em là gì: mô tả hàng loạt ca hay là cắt ngang em nhé"

[@jasminenguyen7963]

@@lethikimanh4162 dạ em cảm ơn cô ạ