Cálculo de odds-ratios

En el ejercicio anterior, vimos cómo comparar los efectos de la recomendación de un amigo en las ventas. Sin embargo, los resultados de una regresión pueden ser difíciles de explicar y, a veces, las odds-ratios son más fáciles de usar. Usando los resultados del ejercicio anterior, vamos a calcular odds-ratios.

Recordatorio sobre las odds-ratios:

Si una odds-ratio es 1.0, entonces ambos eventos tienen la misma probabilidad de ocurrir. Por ejemplo, si la odds-ratio para la recomendación de un amigo fuera 1.0, entonces un amigo no tendría influencia en la decisión de compra.
Si una odds-ratio es menor que 1, la recomendación de un amigo reduciría la probabilidad de que ocurra una compra. Por ejemplo, una odds-ratio de 0.5 significaría que la recomendación de un amigo tiene unas probabilidades de 1:2, es decir, 1 compra por cada 2 no compras.
Si una odds-ratio es mayor que 1, la recomendación de un amigo aumentaría la probabilidad de que ocurra una compra. Por ejemplo, una odds-ratio de 3.0 significaría unas probabilidades de 3:1, es decir, 3 compras por cada 1 no compra.

Nota sobre el código del curso: Desde el lanzamiento de este curso, el paquete broom ha dejado de dar soporte a modelos lme4::lmer(). Si intentas repetir esto por tu cuenta, necesitarás el paquete broom.mixed, que está en cran.

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Modelos jerárquicos y de efectos mixtos en R

Instrucciones del ejercicio

Examina el summary() de model_out.
Extrae los coeficientes de model_out con fixef() y conviértelos en una odds-ratio tomando el exponencial. Repite con confint() para obtener los intervalos de confianza.
Calcula los intervalos de confianza y luego exponencia el efecto de friends sobre una compra usando tidy(). Asegúrate de establecer los parámetros conf.int y exponentiate.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Run the code to see how to calculate odds ratios
summary( ___) 
exp(___(model_out))
exp(___(model_out))

# Create the tidied output
tidy(model_out, conf.int = ___, exponentiate = ___)

Editar y ejecutar código

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Modelos jerárquicos y de efectos mixtos en R

AvanzadoNivel de habilidad

4.7+

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El primer capítulo ofrece un ejemplo de cuándo usar un modelo de efectos mixtos y también describe las partes de una regresión. Además, examina un conjunto de datos de calificaciones de estudiantes con una estructura anidada para demostrar los efectos mixtos.

Exercise 1: ¿Qué es un modelo jerárquico?Exercise 2: Ejemplos de conjuntos de datos jerárquicos Exercise 3: Datos de estudiantes multinivel Exercise 4: Explorando múltiples niveles: aulas y colegios Exercise 5: Partes de una regresión Exercise 6: Interceptos Exercise 7: Pendientes y regresión múltiple Exercise 8: Efectos aleatorios en regresiones con datos escolares Exercise 9: Interceptos de efecto aleatorio Exercise 10: Pendientes de efectos aleatorios Exercise 11: Construir el modelo escolar Exercise 12: Interpretar el modelo de escuelas

Este capítulo ofrece una introducción a los modelos lineales de efectos mixtos. Cubre distintos tipos de efectos aleatorios, describe cómo interpretar los resultados de estos modelos y repasa diferentes métodos de inferencia estadística con modelos de efectos mixtos usando datos de criminalidad de Maryland.

Exercise 1: Modelo lineal de efectos mixtos: datos de tasas de natalidad Exercise 2: Construir un modelo lmer con efectos aleatorios Exercise 3: Incluir un efecto fijo Exercise 4: Pendientes de efectos aleatorios Exercise 5: Pendiente de efecto aleatorio no correlacionada Exercise 6: Predictor con efectos fijos y aleatorios Exercise 7: Comprender e informar los resultados de un lmer Exercise 8: Comparar la salida de print y summary Exercise 9: Extraer coeficientes Exercise 10: Mostrar los resultados de un modelo lmer Exercise 11: Inferencia estadística con datos de criminalidad de Maryland Exercise 12: Visualizar los datos de delincuencia de Maryland Exercise 13: Reescalar pendientes Exercise 14: Pruebas de hipótesis nula Exercise 15: Controversias sobre los valores P Exercise 16: Comparación de modelos con ANOVA

Este capítulo amplía los modelos lineales de efectos mixtos para incluir términos de error no normales mediante modelos lineales generalizados de efectos mixtos. Al modificar el modelo para incluir un término de error no normal, podrás modelar más tipos de datos con respuestas no lineales. Tras repasar los modelos lineales generalizados, el capítulo examina datos binomiales y datos de conteo en el contexto de modelos de efectos mixtos.

Exercise 1: Curso rápido sobre GLMs Exercise 2: Regresión logística Exercise 3: Regresión de Poisson Exercise 4: Representar GLMs Exercise 5: Datos binomiales Exercise 6: Datos de toxicología Exercise 7: Ejemplo de marketing Exercise 8: Cálculo de odds-ratios

Ejercicio actual

Exercise 9: Datos de conteo Exercise 10: Clics en Internet Exercise 11: Clamidia por grupo de edad y condado Exercise 12: Mostrando los resultados de clamidia

Este capítulo muestra cómo el análisis de medidas repetidas es un caso especial del modelado de efectos mixtos. El capítulo comienza revisando las pruebas t pareadas y el ANOVA de medidas repetidas. Después, utiliza un modelo lineal de efectos mixtos para analizar datos de un estudio del sueño. Por último, emplea un modelo lineal generalizado de efectos mixtos para estudiar la evolución de los delitos de odio en el estado de Nueva York a lo largo del tiempo.

Exercise 1: Introducción a las medidas repetidas Exercise 2: t-test pareado Exercise 3: ANOVA de medidas repetidas Exercise 4: Estudio del sueño Exercise 5: Explorando los datos Exercise 6: Creación de modelos Exercise 7: Comparar regresiones y ANOVAs Exercise 8: Representar resultados Exercise 9: ¿Odio en el estado de NY?Exercise 10: Explorando los datos de delitos de odio en NY Exercise 11: Creación del modelo Exercise 12: Interpretar los resultados del modelo Exercise 13: Mostrar los resultados Exercise 14: Repaso de modelos jerárquicos en R Exercise 15: Conclusión