Para algunos predictores, el riesgo relativo predeterminado para un cambio de 1 unidad en el predictor no es útil. Por ejemplo, si el riesgo relativo para un cambio de 1 día es demasiado pequeño, es preferible indicar 365 días para ver el riesgo relativo correspondiente al cambio de 1 año.
Predictor continuo
Muestra los nombres de todos los predictores continuos incluidos en el modelo. Esta columna no admite ingreso de datos.
Incremento
Ingrese la cantidad de cambio en el predictor continuo que Minitab utiliza para calcular el riesgo relativo.
Codificación para las variables categóricas
Codificación para predictores categóricos
Para realizar el análisis, Minitab necesita recodificar los predictores categóricos utilizando uno de dos métodos. Considere la posibilidad de cambiar el método dependiendo de si desea comparar los niveles del predictor con un nivel inicial o a un nivel de referencia. El esquema de codificación no cambia la prueba del efecto general del predictor. Para obtener más información, vaya a Esquemas de codificación para predictores categóricos.
(-1, 0, +1): Elija comparar el riesgo de que un individuo en un nivel de agrupación experimente el evento en relación con un individuo en un nivel de referencia.
(1, 0): Elija comparar el riesgo de que un individuo en un nivel de agrupación experimente el evento en relación con un individuo en el nivel de agrupación de referencia. Si elige el esquema de codificación (1, 0), la tabla del nivel de referencia se convierte en la tabla activa en el cuadro de diálogo.
Tabla del nivel de referencia
Predictor categórico
Esta columna de la tabla muestra todos los nombres de los predictores categóricos incluidos en el modelo. Esta columna no admite ingreso de datos.
Nivel de referencia
Minitab compara los niveles que no son de referencia con el nivel de referencia. Cambiar el nivel de referencia no afecta la significancia general, pero puede hacer que la interpretación de los coeficientes de regresión sea más significativa.
Por ejemplo, un predictor categórico que indica si el conteo de plaquetas de un paciente es normal tiene niveles de "Sí" y "No". El evento de respuesta es que un paciente muere.
El nivel de referencia se encuentra en en el denominador del riesgo relativo. Cuando se cambia el nivel de referencia, el riesgo relativo se invierte. Cuando el nivel de referencia es "No", el riesgo relativo es el siguiente:
La relación de probabilidades de 0.2 indica que existe una probabilidad 0.2 veces mayor de que el paciente muera cuando el factor es "Sí" que cuando el factor es "No".
Cuando el nivel de referencia es "Sí", el riesgo relativo es el siguiente:
La relación de probabilidades de 5 indica que existe una probabilidad 5 veces mayor de que el paciente muera cuando el factor es "No" que cuando el factor es "Sí".
Cuando usted cambia el nivel de referencia, el signo del coeficiente también cambia. Cuando el nivel de referencia es "No", el coeficiente es -1.6. El coeficiente negativo indica que existe más probabilidad de que el paciente muera en el nivel de referencia del factor. Cuando el nivel de referencia es "Sí", el signo del coeficiente cambia para convertirse en 1.6. El coeficiente positivo indica que existe menos probabilidad de que el paciente muera en el nivel de referencia del factor.
Estandarizar predictores continuos
Usted puede optar por estandarizar los predictores continuos incluidos en el modelo. Los predictores estandarizados solo se utilizan para ajustar el modelo y no se almacenan en la hoja de trabajo.
La estandarización de los predictores continuos puede mejorar la interpretación del modelo para condiciones específicas.
Centrar los predictores continuos restando la media: Este método ayuda a reducir la multicolinealidad, lo que mejora la precisión de las estimaciones de los coeficientes. Este método es útil cuando el modelo contiene predictores muy correlacionados, términos de orden superior y términos de interacción. Cada coeficiente representa el cambio esperado en la respuesta dado un cambio de una unidad en el predictor, utilizando la escala de medición original.
Estandarizar la escala de los predictores continuos dividiendo entre la desviación estándar: Este método hace que los rangos de los predictores sean más homogéneos para que se pueda comparar el tamaño de los coeficientes. Este enfoque es útil cuando se desea saber qué predictores tienen mayor efecto, controlando al mismo tiempo las diferencias en la escala. Sin embargo, cada coeficiente representa el cambio esperado en la respuesta dado un cambio de una desviación estándar en el predictor.
Utilice uno de los siguientes métodos para estandarizar los predictores continuos:
No estandarizar: Utilice los datos originales para los predictores continuos.
Especificar niveles bajos y altos para codificar como -1 y +1: Utilícese tanto para centrar los predictores como para colocarlos en una escala comparable. Minitab utiliza este método en el diseño de experimentos (DOE). Todos los valores de datos que se encuentran entre los valores bajo y alto que usted especifica, se transforman para que estén entre −1 y +1. En la tabla, ingrese los valores bajo y alto o utilice los valores mínimo y máximo de la muestra.
Predictor continuo
Muestra los nombres de todos los predictores continuos incluidos en el modelo. Esta columna no acepta ninguna entrada.
Bajo
Ingrese un valor para codificarlo como −1. El valor predeterminado es el valor mínimo de la muestra.
Alto
Ingrese un valor para codificarlo como +1. El valor predeterminado es el valor máximo de la muestra.
Restar la media y dividir entre la desviación estándar: Utilícese tanto para centrar los predictores como para colocarlos en una escala comparable.
Restar la media: Utilícese para centrar los predictores.
Dividir entre la desviación estándar: Utilice una escala comparable para todos los predictores.
Restar un valor especificado, luego dividir entre otro: Especifique otros valores en lugar de usar las estimaciones de la media y la desviación estándar de la muestra.
Predictor continuo
Muestra los nombres de todos los predictores continuos incluidos en el modelo. Esta columna no acepta ninguna entrada.
Restar
Ingrese el valor que se restará de cada predictor continuo.
Dividir entre
Ingrese el valor que Minitab utilizará para dividir el resultado de la resta.
Cuando el nivel de referencia es "Sí", el riesgo relativo es el siguiente:
