quossy https://blog.hatena.ne.jp/quossy/ ねこすたっと https://necostat.hatenablog.jp/ maths/theory dichotomous tidyverse reporting R neco アウトカムが2値変数の場合、一般的にロジスティック回帰モデルが用いられることが多い。 この場合の効果指標はオッズ比（odds ration, OR）だが、アウトカムの発生頻度が高い場合（>10%ルール）、オッズ比はリスク比（risk ratio, RR）の近似にならない。 この記事ではリスク比やリスク差（risk difference, RD）を推定する方法をまとめてみる。 標準誤差と信頼区間 パッケージとデータの準備 ORモデル ロジット-二項モデル（logit-binomial model） RRモデル 対数-二項モデル（log-binomial model） 修正ポアソンモデル（modi… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fnecostat.hatenablog.jp%2Fentry%2F2022%2F04%2F01%2F145434" title="2値アウトカムに対する回帰モデルいろいろ(1)：glm関数とロバスト分散推定法[R] - ねこすたっと" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn.blog.st-hatena.com/images/circle/circle-icon.png Hatena Blog https://hatena.blog 2022-04-01 14:54:34 rich https://necostat.hatenablog.jp/entry/2022/04/01/145434 1.0 100%