logistic regression 이후, ordinal 독립변수들끼리 odds ratio 사후분석

[김찬식]

logistic regression 이후, ordinal 독립변수들끼리 사후분석을 할 수 있는 방법이 있을까요?

위의 자료는 제가 가상으로 만든 자료인데요.

예를 들면 위와 같은 logistic regression 결과를 얻었다면,

제가 알고 있기로는 OR를 해석할때, 40대를 레퍼런스로,

40대 vs 50대

40대 vs 60대

40대 vs 70대

40대 vs 80대

이렇게 해석해야 하는 것으로 알고 있는데요.

이것을 사후분석 같은 것으로,

40대 vs 50대

50대 vs 60대

60대 vs 70대

70대 vs 80대

이렇게 분석할 수 있는 방법이 있을까요?

목적은 연령(ordinal) 증가에 따라 OR이 증가한다는 것을 보여주고자 하기 위함입니다.

[강성찬]

자세히는 모르겠으나 이런 경우는 ordinal logistic regression 모형을 적합시키고 proportional odds 가정이 맞는지 확인하면 그때 ordinal logistic 모형의 OR 값이 1보다 클 때 목적과 같은 해석을 할 수 있습니다. 다음 링크를 참조하시기 바랍니다.(https://stats.oarc.ucla.edu/r/dae/ordinal-logistic-regression/)

[김찬식]

읽어보겠습니다. 댓글 감사합니다^^

[김찬식]

한가지 더 여쭤봐도 될까요? 제가 본문에 적은 예시는 age는 독립변수이고, 종속변수는 특정 event의 발생유무(예를들면 사망)로 binary categorical 변수인데요.
알려주신 ordinal logistic regression은 종속변수가 ordinal 일때 사용하는 것 같습니다.

댓글 주신 것이 age(40대, 50대, 60대, 70대, 80대)를 outcome으로 두고 ordinal logistic을 돌려야 한다는 의미가 맞으실까요?

[해현용]

OR 값 자체가 50대/40대 니까 60대(OR)/ 50대(OR) 하면 60대/40대 / 50대 / 40대 하면 어떨까요? 40대/40대 의 OR이 어차피 1이라고 본 것과 같으니까요.
제가 지금 기억나는 레퍼런스가 있는건 아닙니다.

[강성찬]

독립변수가 순서형이었군요. 그럴 경우 다변수 분석을 하지 않는다면 사전에 Cochran-Armitage trend 검정 같은 걸 이용해서 연령군에 따라 증가하는 경향을 보이는지 확인해볼 수 있습니다. 그리고 종속변수가 아닌 설명변수가 순서형일 경우는 40대, 50대, 60대, 70대를 reference로 바꿔서 로지스틱 회귀분석을 했을 때 Odds Ratio 값이 일정하게 높게 나오면 비슷하게 해석할 수 있을까 생각됩니다.

[김찬식]

답변 감사합니다. 이게 그렇게 비교 해도 되는지 저도 궁금하네요.

[김찬식]

Cochran-Armitage trend 검정을 설명변수를 Age 하나만 잡는다면 할 수 있다는 말씀이시죠? Cochran-Armitage trend 검정은 몰랐는데 배웠네요 감사합니다.

후자의 40대, 50대, 60대, 70대를 reference로 바꿔서 로지스틱 회귀분석하는 것도 생각해 보았는데, 논문에 기술하고자 하니 로지스틱을 여러개 보여줘야 해서 다른 방법은 없나 했었는데 딱히 없나 보군요ㅠㅠ
많이 배웠습니다. 댓글 감사합니다!