안녕하세요.
3 way contingency table, 3 원 분할표에서 어떻게 best fit 모델을 추출(?) 하는지 모르겠습니다. 6시간 넘게 검색해 공부해도 모르겠습니다.
log-linear models 를 사용해서 가능한 모든 모델을 돌려본뒤 가장 best bit model을 찾고 3 variable이 independent 한지 알아보는건데,
배운적이 없는걸 하라고 하니 너무 어렵네요.
3 원분할표에서 가능한 모든 모델을 돌려봤는데 good fit으로 나오는 모델이 너무 많아요. 이중에 뭐가 best fit인 모델인가요?
- Saturated model
- Conditional independence model
- Partial independence model
- Mutual independence model
- Homogeneous association model
- Non-comprehensive models
예를 들어 A 가 clinic 1, clinic 2
B가 처방약, 플라시보
C가 치료효과있음, 치료효과 없음 이라고 해서 3 way table 이 있으면, good fit 이라고 나오는게
A*B , B*C
A, B*C
B, A*C
C, A*B
A,B,C
C*B
A,B
B,C
C,A
등등...이런식으로 많이 나와요. 여기서 어떻게 best fit model 을 아나요? 각 a b c 가 independent 한지는 어떻게 아나요? 돌겠네요....
proc genmod data=test order=data;
class clinic therapy contion;
model count= cure therapy*condition/dist=poisson link=log;
run;
sas로 이런식으로 계속 가능한 모든 모델 조합을 돌렸어요. 각 모델에서 나온 카이 제곱으로 good fit 인지 아닌지 체크했구요. 웹에서 그렇게 하라는것 같아서.. 그런데 결국 best fit model은 뭐로 아는 건가요..
제가 통계를 잘 몰라서 가능하면 쉬운 말로 부탁드리겠습니다. 죄송합니다.
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