Línea de tiempo de análisis

Question

Estoy realizando una investigación sobre la relación entre una persona de orden de nacimiento y el riesgo posterior de obesidad utilizando datos de varios de 1 año cohortes de nacimiento (por ejemplo, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2908417/).

Un desafío clave es que el orden de nacimiento está vinculado a otras características tales como la edad materna, el número de menores y/o sus hermanos mayores, y el espaciamiento de los nacimientos, que también puede influir en el resultado a través de diferentes mecanismos. Además, cualquier influencia que estas cosas tienen en el posterior riesgo de obesidad podría ser modificado por la composición por género de los hermanos, incluyendo el índice de "el niño" (el participante en la cohorte de nacimiento).

Para cada índice de niño, uno podría trazar una línea de tiempo que mostró todos los nacimientos en la familia, con la edad materna en el momento de la variable.

Estoy tratando de identificar los métodos para analizar este tipo de datos, donde el orden, el tiempo y la naturaleza de los acontecimientos podría ser importante. Estoy haciendo esta pregunta aquí debido a la diversidad de aplicaciones de los miembros de la obra con - espero que alguien tiene algo de inmediato sugerencias que me llevará mucho tiempo para identificar a solas. Cualquier codazos en la dirección correcta(s) sería muy apreciada.

La pregunta relacionada(s): ¿Cómo debo analizar los datos en intervalos de nacimiento de las mujeres?

Answer 1

Me estoy acercando a este como un estadístico de la pregunta y no tienen ningún conocimiento especial de los problemas de salud.

Mirando el artículo que usted consulte, veo que una cohorte de contenidos 970 personas. Si tiene datos en varias cohortes de más o menos tamaño, el tamaño total de su conjunto de datos ofrece la oportunidad de seleccionar razonablemente grandes subconjuntos en los que cada individuo de la línea cumple con las condiciones específicas. Por ejemplo, un subconjunto podría incluir, por ejemplo, todos los individuos masculinos con la edad materna, 25-29. Una regresión, para un subconjunto, de una medida adecuada de la tarde la obesidad en contra de la orden de nacimiento eliminaría cualquier posible efecto en la tarde la obesidad de diferencias de género en el índice de el niño y en gran medida a eliminar cualquier posible efecto de la edad materna.

No es sencillo extender este enfoque de género de los hermanos ya que si una condición para un subconjunto eran, digamos, que el índice niño tiene un mayor femenino hermano, que implica que el índice de el niño no es un niño mayor, reduciendo el rango de la variable independiente en la regresión. Sin embargo, un camino de ronda que esta podría ser la de definir las condiciones de uso de "si". Por ejemplo, un subconjunto podría ser definida para incluir a todos los individuos masculinos con la edad materna, 25-29 y con los hermanos, si alguno, todas mujeres. Un subconjunto incluye individuos con cualquier orden de nacimiento.

Si un subconjunto fueron definidos por demasiado complejo como un conjunto de condiciones, a continuación, el número de personas que contenía podría ser tan pequeña que la resultante de las estimaciones de los coeficientes sería demasiado imprecisos para ser útil. Si este enfoque se adoptó, no sería probablemente la de la necesidad de juzgar a una de trade-off, en la definición de subconjuntos, entre la eliminación de la mayor cantidad de posibles efectos como sea posible e incluyendo un número suficiente de personas para producir un resultado útil.

Answer 2

Usted podría considerar el uso de modelos multinivel (mezcla de regresión) para estimar el entre y dentro de los efectos de la familia. Una posible estrategia es el uso planificado del modelo jerárquico enfoque de construcción. Por ejemplo, la prueba de cada uno de los posibles predictores en un modelo univariante. Si entre los familiares de los efectos de eliminar la orden de nacimiento efecto, entonces sugiero fuertemente el orden de nacimiento no es importante, pero que otras influencias. Un ejemplo de citación por esta por el orden de nacimiento de los efectos en el CI:

• Wichman, A. L., Rodgers, J., & MacCallum, R. C. (2006). Un Enfoque Multinivel para la Relación Entre el Orden de Nacimiento y la Inteligencia. Personality And Social Psychology Bulletin, 32(1), 117-127. doi:10.1177/0146167205279581

Espero que esta ayuda.

Answer 3

Yo sugeriría funcional el análisis de los datos, pero tengo la sospecha de que podría tener un montón de familias con pocos hijos para obtener estimaciones razonables. Vaya por delante y leyó en él, aunque, como se ocupa de sus necesidades. Tal vez alguien lo ha utilizado con datos similares ya.

Si usted no quiere hacer algo tan masivo no paramétricos como eso, usted debe utilizar su experiencia clínica para reducir la dimensionalidad de los datos. Por ejemplo, una variable en el modelo podría ser el número de hijos, otro podría ser el número promedio de años entre los niños, y así sucesivamente. Si no hay ningún efecto en estas variables, puede aparecer incluso si usted no ha especificado correctamente la forma funcional de inmediato. Más basada en el conocimiento, la construcción de modelos puede permitir la construcción de un altamente predictiva del modelo-sólo asegúrese de mantener un conjunto de validación!