Tengo registros de $multiple$ visitas de muchos pacientes diferentes en varias clínicas diferentes (es decir, visitas anidadas dentro de pacientes anidados dentro de una clínica) y planeo realizar un análisis que tenga en cuenta la naturaleza agrupada de los datos (ya que los pacientes dentro de una clínica están correlacionados y las visitas individuales dentro de una clínica estarán correlacionadas). Los efectos de los pacientes no son de interés directo en el análisis, por lo que entiendo que pueden modelarse utilizando un efecto aleatorio (por ejemplo, especificando un efecto aleatorio en el ID del paciente). Sin embargo, estoy confundido acerca de los efectos de la clínica que yo $am$ interesado en. Si incluyo las clínicas en mi modelo como efecto fijo (de modo que pueda decir cosas como, de media esperamos que la clínica A tenga un aumento de $x$ en la variable dependiente para un aumento de una unidad en la variable independiente, manteniendo todas las demás variables constantes), ¿resolverá la inclusión de este efecto fijo el problema de los datos agrupados en las clínicas? He leído que debería incluir efectos aleatorios para abordar la agrupación, pero si ya tengo $clinic$ en el modelo como variable de efectos fijos, ¿no tiene esto en cuenta la agrupación y la no independencia de los pacientes entre clínicas?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Después de algunas lecturas adicionales, he descubierto que siempre que haya incluido la clínica como un efecto fijo, es hace tener en cuenta la agrupación. Casi todo lo que leí no dejaba claro este punto.
Además de ajustar un modelo de efectos mixtos, también modelé estos datos utilizando ecuaciones de estimación generalizada (GEE) en proc genmod, obteniendo un modelo marginal. Las estimaciones de los parámetros y los errores estándar fueron casi idénticos con ambos métodos.
