คุณจะเลือกตัวแปรในตัวแบบการถดถอยได้อย่างไร?

วิธีการดั้งเดิมในการเลือกตัวแปรคือการค้นหาตัวแปรที่มีส่วนร่วมมากที่สุดในการทำนายการตอบสนองใหม่ เมื่อเร็ว ๆ นี้ฉันได้เรียนรู้ทางเลือกนี้ ในการสร้างแบบจำลองตัวแปรที่กำหนดผลกระทบของการรักษา - ตัวอย่างเช่นในการทดลองทางคลินิกของยา - ตัวแปรถูกกล่าวถึงว่ามีปฏิสัมพันธ์ในเชิงคุณภาพกับการรักษาถ้าปล่อยให้สิ่งอื่นคงที่การเปลี่ยนแปลงในตัวแปรนั้นสามารถสร้างการเปลี่ยนแปลงที่การรักษามีประสิทธิภาพมากที่สุด ตัวแปรเหล่านี้ไม่ได้เป็นตัวทำนายผลที่แข็งแกร่งเสมอไป แต่อาจมีความสำคัญสำหรับแพทย์เมื่อตัดสินใจเลือกการรักษาสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย ในวิทยานิพนธ์ปริญญาเอกของเธอ Lacey Gunter พัฒนาวิธีการเลือกตัวแปรการโต้ตอบเชิงคุณภาพที่อาจพลาดโดยอัลกอริธึมที่เลือกการทำนาย เมื่อเร็ว ๆ นี้ฉันได้ทำงานกับเธอในการขยายวิธีการเหล่านี้ไปยังรุ่นอื่น ๆ รวมถึงการถดถอยโลจิสติกและโมเดลการถดถอยอันตรายตามสัดส่วนของ Cox

ฉันมีสองคำถาม:

1. คุณคิดอย่างไรเกี่ยวกับคุณค่าของวิธีการใหม่เหล่านี้
2. ในกรณีของวิธีการแบบดั้งเดิมคุณชอบวิธีการแบบไหน? เกณฑ์เช่น AIC, BIC, Mallows Cp, F สำหรับการทดสอบการป้อนหรือการลดตัวแปรในแบบขั้นตอนไปข้างหน้าและข้างหลัง ...

บทความแรกในเรื่องนี้ออกมาใน Gunter, L. , Zhu, J และ Murphy, SA (2009) เลือกตัวแปรสำหรับการปฏิสัมพันธ์เชิงคุณภาพ ระเบียบวิธีทางสถิติ ดอย: 10, 1016 / j.stamet.2009.05.003

บทความต่อไปปรากฏใน Gunter, L., Zhu, J. และ Murphy, SA (2011) เลือกตัวแปรของการมีปฏิสัมพันธ์ในเชิงคุณภาพยาเฉพาะบุคคลขณะที่การควบคุมอัตราความผิดพลาด familywise วารสารสถิติชีวเวชภัณฑ์ 21, 1063-1078

รายการถัดไปปรากฏในฉบับพิเศษเกี่ยวกับการเลือกตัวแปร Gunter, L. , Chernick, MR และ Sun, J. (2011) วิธีการที่ง่ายสำหรับการเลือกตัวแปรในการถดถอยด้วยความเคารพในการเลือกการรักษา วารสารสถิติปากีสถานและการวิจัยการดำเนินงาน 7: 363-380

คุณสามารถค้นหาเอกสารได้ที่เว็บไซต์วารสาร คุณอาจจะต้องซื้อบทความ ฉันอาจมีไฟล์ pdf สำหรับบทความเหล่านี้ ลาเซย์กับฉันเพิ่งทำเอกสารในหัวข้อนี้เสร็จสิ้นซึ่งจะถูกเผยแพร่เป็น SpringerBrief ในปลายปีนี้

1. ดู Gelman และ Hill, การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ Regression และ Multilevel / Hierarchical Model pg 69 พวกเขามีส่วนในการเลือกแบบจำลอง เธอใช้วิธีการตั้งคำถามซึ่งใช้ได้ดี แต่ในบทความของเธอเธอต้องการพิสูจน์ว่าทำไมเธอถึงรวมถึงสิ่งที่เธอทำในแบบจำลอง เช่นเดียวกับที่คุณพูดว่า "ตัวแปรเหล่านี้ไม่ใช่ตัวทำนายผลที่แข็งแกร่งเสมอไป แต่อาจมีความสำคัญสำหรับแพทย์เมื่อตัดสินใจเลือกการรักษาสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย" ดังนั้นตราบใดที่เธอให้เหตุผลว่าทำไมควรรวมตัวทำนายเหล่านี้ไว้ด้วย สำหรับฉันเป็นการส่วนตัวฉันชอบวิธีการเหล่านี้ ดังนั้นนี่คือคำตอบของฉันถึง 2
2. แบบขั้นตอนไปข้างหน้าและข้างหลังฉันคิดว่าเป็นกล่องดำ เมื่อคุณใช้แบบจำลองผ่านทั้งสามคุณจะไม่มาถึงตัวทำนายเดียวกัน ดังนั้นในแง่ของการใช้ฉันจะไม่มีคำตอบที่ชัดเจน AIC หรือ BIC ไม่เป็นไรที่จะใช้เพื่อเปรียบเทียบแบบจำลอง