Test Brant w R [zamknięty]

14

W testowaniu założenia regresji równoległej w regresji logistycznej porządkowej stwierdzam, że istnieje kilka podejść. Użyłem zarówno podejścia graficznego (jak wyszczególniono w książce Harrella), jak i podejścia wyszczególnionego przy użyciu pakietu porządkowego w R.

Chciałbym jednak również uruchomić test Brant (od Staty) zarówno dla poszczególnych zmiennych, jak i dla modelu całkowitego. Rozejrzałem się, ale nie mogę go znaleźć w R.

Czy istnieje implementacja testu Brant w R?

Misza
źródło
Nie znam żadnej implementacji, ale ten rozdział książki J. Scotta Longa zawiera szczegółowy opis sposobu obliczenia testu, do którego, jak sądzę, się odnosisz.
NRH
Dzięki - przejrzałem oryginalny papier, a także plik .ado ze staty. Jednak wymagane programowanie jest poza moim poziomem.
Misha
Notatki z
zajęć

Odpowiedzi:

5

Zaimplementowałem test brant w R. Pakiet i funkcja nazywa się brant i jest teraz dostępny w CRAN.

Test Branta został zdefiniowany przez Rollina Branta w celu przetestowania założenia regresji równoległej (Brant, R. (1990). Ocena proporcjonalności w modelu proporcjonalnych szans dla porządkowej regresji logistycznej. Biometrics , 46 , 1171–1178).

Oto przykład kodu:

data = MASS::survey
data$Smoke = ordered(MASS::survey$Smoke, levels=c("Never","Occas","Regul","Heavy"))
model1 = MASS::polr(Smoke ~ Sex + Height, data=data, Hess=TRUE)
brant(model1)

W tym przykładzie obowiązuje regresja równoległa, ponieważ wszystkie wartości p są powyżej 0,05. Omnibus jest przeznaczony dla całego modelu, a reszta dla poszczególnych współczynników.

Benjamin Schlegel
źródło
2

Tak - w rzeczywistości pakiet porządkowy, który podłączyłeś, może to zrobić (chociaż nie nazywają go testem Brant). Spójrz na strony 6 i 7 linku, które pokazują „test współczynnika prawdopodobieństwa równych nachyleń lub założenia proporcjonalnych szans”, czyli dokładnie tego, czego szukasz.

użytkownik 28508
źródło
Porównałem wyniki obu podejść, ale nie są one podobne. Uważam, że test Brant jest raczej testem punktowym.
Misha,
5
Nie, w skończonych próbach wszystkie te podejścia są różne, choć asymptotycznie powinny być takie same. Test Brant ocenia przybliżenie nieograniczonego modelu przy użyciu oddzielnej regresji logistycznej, a następnie wykonuje test Walda. Porównanie różnych metod można znaleźć tutaj
Maarten Buis
2

Kilka uwag na ten temat

Pakiet R VGAMw Cumulativepoleceniu (Regresja porządkowa ze skumulowanymi prawdopodobieństwami) pozwala zmienić założenia proporcjonalności szans, z opcją parallel=FALSE.

Wiadomo, że jest to częsty problem (z książki: Modele regresji dla zmiennych zależnych kategorycznie przy użyciu Staty, drugie wydanie, J. Scott Long, Jeremy Freese)

„Zastrzeżenie dotyczące założenia regresji równoległej: Stwierdzamy, że często naruszane jest założenie regresji równoległej (PRA). W przypadku odrzucenia należy rozważyć modele alternatywne, które nie narzucają ograniczenia regresji równoległych. Naruszenie PRA nie jest uzasadnieniem dla wykorzystanie regresji OLS, ponieważ założenia wynikające z zastosowania LRM do danych porządkowych są jeszcze silniejsze Alternatywne modele, które można rozważyć, obejmują modele dla nominalnych wyników [...] Model logistyczny stereotypu lub model uporządkowany stereotypu; model wskaźnika kontynuacji jest alternatywą ”(strona 221)

Ten artykuł jest dogłębnie poruszony w tym temacie, jest jasny i dobrze napisany, ale nie uwzględnia pakietu VGAM ani polecenia „kumulatywnego”: regresja logistyczna porządkowa w badaniach epidemiologicznych

Bert Kaempfe
źródło
1

Ten samouczek na temat porządkowej regresji logistycznej w R obejmuje testowanie założenia proporcjonalności szans.

Brian Spiering
źródło