Ejemplo de Gráfica de línea ajustada binaria

Un investigador médico desea saber de qué manera el nivel de la dosis de un medicamento nuevo afecta la presencia de bacterias en los adultos. El investigador realiza un experimento con 30 pacientes y 6 niveles de dosis. Durante dos semanas, el investigador administra un nivel de dosis a 5 pacientes, otro nivel de dosis a otros 5 pacientes, y así sucesivamente. Al final del período de dos semanas, cada paciente es examinado para determinar si se detectan bacterias.

Puesto que los datos incluyen una respuesta binaria y un predictor continuo, el investigador utiliza una gráfica de línea ajustada binaria para determinar si la dosis de un medicamento está relacionada con la presencia de bacterias.

  1. Abra los datos de muestra, MedicinaBacteriana.MTW.
  2. Elija Estadísticas > Regresión > Gráfica de línea ajustada binaria.
  3. En la lista desplegable, seleccione Respuesta en formato de evento/ensayo.
  4. En Nombre de evento, escriba Sin bacterias.
  5. En Número de eventos, ingrese 'Sin bacterias'.
  6. En Número de ensayos, ingrese Ensayos.
  7. En Predictor, ingrese 'Dosis (mg)'.
  8. Haga clic en Gráficas. En Gráficas de residuo, seleccione Cuatro en uno.
  9. Haga clic en Aceptar en cada cuadro de diálogo.

Interpretar los resultados

El valor p de la dosis de medicamento es menor que el nivel de significancia de 0.05. Estos resultados indican que la relación entre la dosis de medicamento y la presencia de bacterias es estadísticamente significativa. La gráfica de línea ajustada binaria muestra que conforme aumenta la cantidad de la dosis, aumenta la probabilidad que no esté presente ninguna bacteria. Además, la relación de probabilidades indica que por cada incremento de 1 mg en el nivel de dosis, la probabilidad que no esté presente ninguna bacteria aumenta aproximadamente 38 veces. La gráfica de la línea ajustada muestra que el modelo se ajusta adecuadamente a los datos y las gráficas de residuos no muestran ningún problema con el modelo.

Línea ajustada binaria: Sin bacterias vs. Dosis (mg)

Método Función de enlace Logit Filas utilizadas 6
Información de respuesta Variable Valor Conteo Nombre del evento Sin bacterias Evento 18 Sin bacterias Sin evento 12 Ensayos Total 30
Tabla de desviaciones Desv. Media Fuente GL ajust. ajust. Chi-cuadrada Valor p Regresión 1 22.7052 22.7052 22.71 0.000 Dosis (mg) 1 22.7052 22.7052 22.71 0.000 Error 4 0.9373 0.2343 Total 5 23.6425
Resumen del modelo R-cuad. R-cuad. de (ajust) de desviación desviación AIC 96.04% 91.81% 21.68
Coeficientes EE del Término Coef coef. FIV Constante -5.25 1.99 Dosis (mg) 3.63 1.30 1.00
Relaciones de probabilidades para predictores continuos Relación de probabilidades IC de 95% Dosis (mg) 37.5511 (2.9645, 475.6528)
Ecuación de regresión P(Sin bacterias) = exp(-5.25 + 3.63 Dosis (mg))/(1 + exp(-5.25 + 3.63 Dosis (mg)))
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