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Wald检验文献资料
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多分类有序logit模型资料平行线假设及检验方法
目的 介绍多分类有序logit模型资料平行线假设及检验方法.方法 对儿童脂肪水平数据的自变量年龄、性别、胸围和瘦素等采用得分检验和Wald检验,以检查是否满足平行线假设.结果 得分检验和Wald检验表明胸围和瘦素在不同的脂肪水平间不满足平行线假设.结论 一般多分类有序logit模型中,自变量满足平行线假设,在违背假设时需要选用其他更合适的统计模型.
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基于Wald检验实现Cox回归中自变量影响大小的推断
目的 针对一般研究者在使用Cox回归时,直接比较标准化偏回归系数大小的做法,提出借助Wald检验进行排序,并用小细胞肺癌患者随访研究的实例加以说明.方法 借鉴SNK多重比较法的比较策略,以尽可能少的比较次数,使用Wald检验对样本标准化回归系数进行假设检验,从而探讨总体标准化回归系数之间的关系,形成依影响大小排序的若干子集.结果 选人模型的4个变量被划分在2个子集内,可认为第1子集中的自变量(实例中的肿瘤大小、年龄)对预后的影响小于第2子集中的自变量(神经元特异性烯醇化酶),自变量癌胚抗原对预后的影响介于两个子集之间.结论 基于Wald检验对自变量进行排序,能够克服cox回归模型结果报告中判断自变量影响大小的主观性.
