https://wikistatistiek.amc.nl/index.php?title=Multivariabele_regressie&feed=atom&action=historyMultivariabele regressie - Revision history2024-03-29T10:00:04ZRevision history for this page on the wikiMediaWiki 1.39.6https://wikistatistiek.amc.nl/index.php?title=Multivariabele_regressie&diff=2709&oldid=prevRebecca Holman at 13:09, 24 July 20202020-07-24T13:09:22Z<p></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<tr class="diff-title" lang="en">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Older revision</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Revision as of 14:09, 24 July 2020</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l72">Line 72:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Line 72:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>4. Als er geen verschil in leeftijd/geslacht is in de twee groepen & leeftijd en geslacht hebben wel invloed op de uitkomstmaat, dan zal meenemen van de variabelen niet tot andere schattingen leiden voor de groepsvariabele, maar kan er wel een sterker model komen door rekening te houden met de extra factoren. Het significantieniveau van de groepsvariabele kan hierdoor wel veranderen, daarom wil je de variabelen het liefst wel meenemen in het model.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>4. Als er geen verschil in leeftijd/geslacht is in de twee groepen & leeftijd en geslacht hebben wel invloed op de uitkomstmaat, dan zal meenemen van de variabelen niet tot andere schattingen leiden voor de groepsvariabele, maar kan er wel een sterker model komen door rekening te houden met de extra factoren. Het significantieniveau van de groepsvariabele kan hierdoor wel veranderen, daarom wil je de variabelen het liefst wel meenemen in het model.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Of de variabelen verschillen over de groepsvariabele kun je het beste in je eigen data bekijken (dit hoeft niet een significant verschil te zijn, dus een verschil is er al snel, in geval van een gerandomiseerde groepsverdeling kun je er meestal vanuit gaan dat er geen verschil is). Of er reden is om aan te nemen dat leeftijd en geslacht de afhankelijke variabele(n) beinvloeden, kun je het best op basis van (externe) kennis beoordelen. Als je goede redenen hebt om aan te nemen dat dat zo is, dan zou je ze (<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">zowiso</del>) mee kunnen nemen in een multivariabel model. Het zou namelijk kunnen dat die invloed er wel is, maar dat je die in jouw eigen data toevallig niet terugvindt.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Of de variabelen verschillen over de groepsvariabele kun je het beste in je eigen data bekijken (dit hoeft niet een significant verschil te zijn, dus een verschil is er al snel, in geval van een gerandomiseerde groepsverdeling kun je er meestal vanuit gaan dat er geen verschil is). Of er reden is om aan te nemen dat leeftijd en geslacht de afhankelijke variabele(n) beinvloeden, kun je het best op basis van (externe) kennis beoordelen. Als je goede redenen hebt om aan te nemen dat dat zo is, dan zou je ze (<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">sowieso</ins>) mee kunnen nemen in een multivariabel model. Het zou namelijk kunnen dat die invloed er wel is, maar dat je die in jouw eigen data toevallig niet terugvindt.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Voorwaarde voor meenemen van extra covariaten is wel dat je voldoende data hebt om zo'n extra term in het model op te kunnen nemen (qua power). Als je niet voldoende ruimte hebt in de data, dan zou je de variabelen leeftijd en geslacht minder 'graag' willen meenemen. Je kunt dan een 'voorselectie' doen en in je eigen data kijken of er reden is om ze mee te nemen. Bijvoorbeeld door toch weer naar de invloed in je eigen data te kijken:</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Voorwaarde voor meenemen van extra covariaten is wel dat je voldoende data hebt om zo'n extra term in het model op te kunnen nemen (qua power). Als je niet voldoende ruimte hebt in de data, dan zou je de variabelen leeftijd en geslacht minder 'graag' willen meenemen. Je kunt dan een 'voorselectie' doen en in je eigen data kijken of er reden is om ze mee te nemen. Bijvoorbeeld door toch weer naar de invloed in je eigen data te kijken:</div></td></tr>
</table>Rebecca Holmanhttps://wikistatistiek.amc.nl/index.php?title=Multivariabele_regressie&diff=2503&oldid=prevNan van Geloven at 08:19, 17 November 20162016-11-17T08:19:52Z<p></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<tr class="diff-title" lang="en">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Older revision</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Revision as of 09:19, 17 November 2016</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l16">Line 16:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Line 16:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Een vuistregel is dat bij [[logistische regressie]] het aantal parameters in een multivariabel model maximaal 5% tot 10% mag zijn van het minimum van het aantal mensen met en zonder obesitas (event) in je sample. Dus als je 300 met en 593 zonder obesitas hebt, mag je max 15 tot 30 parameters in je model opnemen. Ik spreek hier over parameters, niet over variabelen, omdat bijv. een categorische variabele met 3 categorieen 2 extra parameters in je model geeft.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Een vuistregel is dat bij [[logistische regressie]] het aantal parameters in een multivariabel model maximaal 5% tot 10% mag zijn van het minimum van het aantal mensen met en zonder obesitas (event) in je sample. Dus als je 300 met en 593 zonder obesitas hebt, mag je max 15 tot 30 parameters in je model opnemen. Ik spreek hier over parameters, niet over variabelen, omdat bijv. een categorische variabele met 3 categorieen 2 extra parameters in je model geeft.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Bij <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[[</ins>logistische regressie<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">]] </ins>heb je per <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">parameter dus </ins>minimaal 10, maar het liefst ten minste 20 <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">of </ins>30, 'events' nodig. Bij minder 'events' kunnen de schattingen van de parameters misleidend zijn. Hierbij tel je het uitkomst dat het minst vaak voorkomt als event. Stel je hebt een onderzoek waarbij 285 van de 300 patienten overlijdt en 15 niet. Dan zijn er 15 'events'. </div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Bij logistische regressie heb je per <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">variabel </del>minimaal 10, maar het liefst ten minste 20 <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">tot </del>30, 'events' nodig. Bij minder 'events' kunnen de schattingen van de parameters misleidend zijn. Hierbij tel je het uitkomst dat het minst vaak voorkomt als event. Stel je hebt een onderzoek waarbij 285 van de 300 patienten overlijdt en 15 niet. Dan zijn er 15 'events'. </div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[http://dx.doi.org/10.1016/S0895-4356(96)00236-3 Peduzzi P, Concato J, Kemper E, Holford TR, Feinstein AR. A simulation study of the number of events per variable in logistic regression analysis. ''J Clin Epidemiol''. 1996 Dec;49(12):1373-9.]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[http://dx.doi.org/10.1016/S0895-4356(96)00236-3 Peduzzi P, Concato J, Kemper E, Holford TR, Feinstein AR. A simulation study of the number of events per variable in logistic regression analysis. ''J Clin Epidemiol''. 1996 Dec;49(12):1373-9.]</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Bij een [[lineaire regressie|<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">linear </del>regressie model]] <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">geldt </del>dat het aantal parameters max 5% tot 10% mag zijn van het totaal aantal gebruikte observaties, oftewel 10 a 20 patienten per variabele.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Bij een [[lineaire regressie|<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">lineair </ins>regressie model]] <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">luidt de vuistregel </ins>dat het aantal parameters max 5% tot 10% mag zijn van het totaal aantal gebruikte observaties <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">mag zijn</ins>, oftewel <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">minimaal </ins>10 a 20 patienten per variabele<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">. Deze suggestie wordt oa gedaan in het boek van Harrel <cite>[Harrel]</cite>. Wanneer je een meer nauwkeurige schatting van het benodigd aantal voorspellers wilt hebben, dan zul je een inschatting moeten doen van de verwachte sterkte van de voorspellers, zie ook de suggesties in twee andere posts op deze wiki: </ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">*[[Poweranalyse#Welke_informatie_heb_ik_nodig_voor_een_poweranalyse_als_ik_een_multivariabele_lineaire_regressie_ga_doen.3F|poweranalyse voor een multiariabel lineair regressiemodel]] en </ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">*[[Poweranalyse#Hoeveel_pati.C3.ABnten_heb_ik_nodig_om_een_predictie_model_te_bouwen.3F|poweranalyse bij een predictiemodel]]</ins>.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Hoe kies ik welke variabelen ik meeneem in mijn multivariabele model? ==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Hoe kies ik welke variabelen ik meeneem in mijn multivariabele model? ==</div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l108">Line 108:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Line 109:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Referenties ==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Referenties ==</div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"><biblio></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">#Harrel Regression Modeling Strategies with Applications to Linear Models, Logistic Regression and Survival Analysis. Frank E. Harrell, Jun, Springer-Verlag, New York, 2001. No. of pages: 568. ISBN 0-387-95232-2.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></biblio></ins></div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*[http://www.ema.europa.eu/docs/en_GB/document_library/Scientific_guideline/2009/09/WC500003639.pdf EMA Points to consider on adjustment for baseline covariates (final 2003)]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*[http://www.ema.europa.eu/docs/en_GB/document_library/Scientific_guideline/2009/09/WC500003639.pdf EMA Points to consider on adjustment for baseline covariates (final 2003)]</div></td></tr>
</table>Nan van Gelovenhttps://wikistatistiek.amc.nl/index.php?title=Multivariabele_regressie&diff=2302&oldid=prevNan van Geloven: /* Hoe kan ik het best mijn variabelen selecteren, dmv handmatige selectie of met een automatische procedure? */2014-11-12T07:57:40Z<p><span dir="auto"><span class="autocomment">Hoe kan ik het best mijn variabelen selecteren, dmv handmatige selectie of met een automatische procedure?</span></span></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<tr class="diff-title" lang="en">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Older revision</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Revision as of 08:57, 12 November 2014</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l44">Line 44:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Line 44:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>''Er zijn verschillende methode voor het doen van een multivariabele regressie. Ik wil een backwards selectiestrategie aanhouden. Wat is aan te raden? Een handmatig procebure met enter selection, waar bij je handmatig de variabele met de hoogtste p waarde verwijdert tot er een set variabelen overblijft die allemaal significant zijn, of een automatische backward procedure?</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>''Er zijn verschillende methode voor het doen van een multivariabele regressie. Ik wil een backwards selectiestrategie aanhouden. Wat is aan te raden? Een handmatig procebure met enter selection, waar bij je handmatig de variabele met de hoogtste p waarde verwijdert tot er een set variabelen overblijft die allemaal significant zijn, of een automatische backward procedure?</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Ik adviseer de handmatige manier, omdat je daarmee zelf de stappen in de hand hebt, je data leert kennen, en kunt bijsturen waar nodig. Doorgaans wil je niet dat belangrijke selecties door een ‘machine’ gebeuren, je wilt kunnen bemerken daar waar juist zeer relevant geachte variabelen eruit gaan en ook daar waar mogelijk sprake is van colineariteit etc.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Ik adviseer de handmatige manier, omdat je daarmee zelf de stappen in de hand hebt, je data leert kennen, en kunt bijsturen waar nodig. Doorgaans wil je niet dat belangrijke selecties door een ‘machine’ gebeuren, je wilt kunnen bemerken daar waar juist zeer relevant geachte variabelen eruit gaan en ook daar waar mogelijk sprake is van <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[[Multivariabele_regressie#Er_is_overlap_tussen_twee_van_onze_voorspellers.2C_mogen_deze_samen_in_een_multivariabel_model.3F|</ins>colineariteit<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">]] </ins>etc.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>De enige reden om voor automatisch te gaan is dat daarbij vaak ook na exclusie van een variabele de set van reeds afgevallen voorspellers opnieuw een voor een aangeboden wordt aan het kleinere model om te zien of ze nu wel sign bijdragen. Uiteraard kun je dit ook handmatig doen, maar dat is wat veel werk. Een mooie combi is het eerst handmatig te doen en daarna ter controle nog eens automatisch.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>De enige reden om voor automatisch te gaan is dat daarbij vaak ook na exclusie van een variabele de set van reeds afgevallen voorspellers opnieuw een voor een aangeboden wordt aan het kleinere model om te zien of ze nu wel sign bijdragen. Uiteraard kun je dit ook handmatig doen, maar dat is wat veel werk. Een mooie combi is het eerst handmatig te doen en daarna ter controle nog eens automatisch.</div></td></tr>
</table>Nan van Gelovenhttps://wikistatistiek.amc.nl/index.php?title=Multivariabele_regressie&diff=2301&oldid=prevNan van Geloven: /* Ik heb backwards selection gebruikt - hoe interpreteer ik mijn resultaten? */2014-11-12T07:56:40Z<p><span dir="auto"><span class="autocomment">Ik heb backwards selection gebruikt - hoe interpreteer ik mijn resultaten?</span></span></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<tr class="diff-title" lang="en">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Older revision</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Revision as of 08:56, 12 November 2014</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l39">Line 39:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Line 39:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>De output vertelt welke factoren in het uiteindelijke model samenhangen met de uitkomst. Je ziet in de ouput de p waarde en een richtingscoefficient B met standaard error (SE (B)). Deze richtingscoefficient geeft aan hoe groot het effect is. Als je stapsgewijs variabelen uit je model haalt die niet significant bijdragen aan je model (zoals jij dat hebt gedaan), hou je uiteindelijk de variabelen over die dus significant geassocieerd zijn met je uitkomst, terwijl je corrigeert voor de andere variabelen in je model. Als je nog verder zou willen gaan kun je er ook voor kiezen om forward te doen en kijken of dan dezelfde variabelen samenhangen met je uitkomst.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>De output vertelt welke factoren in het uiteindelijke model samenhangen met de uitkomst. Je ziet in de ouput de p waarde en een richtingscoefficient B met standaard error (SE (B)). Deze richtingscoefficient geeft aan hoe groot het effect is. Als je stapsgewijs variabelen uit je model haalt die niet significant bijdragen aan je model (zoals jij dat hebt gedaan), hou je uiteindelijk de variabelen over die dus significant geassocieerd zijn met je uitkomst, terwijl je corrigeert voor de andere variabelen in je model. Als je nog verder zou willen gaan kun je er ook voor kiezen om forward te doen en kijken of dan dezelfde variabelen samenhangen met je uitkomst.</div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">== Hoe kan ik het best mijn variabelen selecteren, dmv handmatige selectie of met een automatische procedure? ==</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">''Er zijn verschillende methode voor het doen van een multivariabele regressie. Ik wil een backwards selectiestrategie aanhouden. Wat is aan te raden? Een handmatig procebure met enter selection, waar bij je handmatig de variabele met de hoogtste p waarde verwijdert tot er een set variabelen overblijft die allemaal significant zijn, of een automatische backward procedure?</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Ik adviseer de handmatige manier, omdat je daarmee zelf de stappen in de hand hebt, je data leert kennen, en kunt bijsturen waar nodig. Doorgaans wil je niet dat belangrijke selecties door een ‘machine’ gebeuren, je wilt kunnen bemerken daar waar juist zeer relevant geachte variabelen eruit gaan en ook daar waar mogelijk sprake is van colineariteit etc.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"> </ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">De enige reden om voor automatisch te gaan is dat daarbij vaak ook na exclusie van een variabele de set van reeds afgevallen voorspellers opnieuw een voor een aangeboden wordt aan het kleinere model om te zien of ze nu wel sign bijdragen. Uiteraard kun je dit ook handmatig doen, maar dat is wat veel werk. Een mooie combi is het eerst handmatig te doen en daarna ter controle nog eens automatisch.</ins></div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Hoe rapporteer ik de resultaten van mijn multivariabele model? ==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Hoe rapporteer ik de resultaten van mijn multivariabele model? ==</div></td></tr>
</table>Nan van Gelovenhttps://wikistatistiek.amc.nl/index.php?title=Multivariabele_regressie&diff=2300&oldid=prevNan van Geloven: /* Hoe kies ik welke variabelen ik in mijn model moet meenemen? */2014-11-12T07:52:20Z<p><span dir="auto"><span class="autocomment">Hoe kies ik welke variabelen ik in mijn model moet meenemen?</span></span></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<tr class="diff-title" lang="en">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Older revision</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Revision as of 08:52, 12 November 2014</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l72">Line 72:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Line 72:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Hoe kies ik welke variabelen ik in mijn model moet meenemen? ==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Hoe kies ik welke variabelen ik in mijn model moet meenemen? ==</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>''Ik heb een databestand met een heleboel variabelen. Hoe kies ik welke variabelen ik in mijn model moet meenemen?''</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>''Ik heb een databestand met een heleboel variabelen<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">. Ik ben op zoek naar een zo eenvoudig mogelijk (en dus makkelijk toepasbaar) voorspellend model</ins>. Hoe kies ik welke variabelen ik in mijn model moet meenemen?''</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Er zijn veel verschillende manieren om een multivariabele model te bouwen. We geven hier een voorbeeld van een eenvoudige procedure. Deze procedure is toepasbaar op verschillende vormen van regressie analyse. </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Er zijn veel verschillende manieren om een multivariabele model te bouwen. We geven hier een voorbeeld van een eenvoudige procedure. Deze procedure is toepasbaar op verschillende vormen van regressie analyse. </div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* '''Stap 1'''. Voer een reeks regressie analyses uit, waarbij je steeds een verklarende variabel tegelijk meeneemt. Noteer bij elke analyse de p-waarde van de verklarende variabel in de regressie analyse.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* '''Stap 1'''. Voer een reeks regressie analyses uit, waarbij je steeds een verklarende variabel tegelijk meeneemt. Noteer bij elke analyse de p-waarde van de verklarende variabel in de regressie analyse.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* '''Stap 2'''. Neem alle variabelen die in stap 1 een p-waarde kleiner dan 0.<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">1 </del>hebben. Voer een regressie analyse met deze variabelen allemaal tegelijk. </div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* '''Stap 2'''. Neem alle variabelen die in stap 1 een p-waarde kleiner dan 0.<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">3 </ins>hebben. Voer een regressie analyse met deze variabelen allemaal tegelijk. </div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* '''Stap 3'''. Verwijder de variabel uit stap 2 met de grootste p-waarde en voer de regressie analyse opnieuw uit.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* '''Stap 3'''. Verwijder de variabel uit stap 2 met de grootste p-waarde en voer de regressie analyse opnieuw uit.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* '''Stap 4'''. Herhaal stap 3 totdat alle variabelen die nog in het model zijn een p-waarde kleiner dan 0.05 hebben. </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* '''Stap 4'''. Herhaal stap 3 totdat alle variabelen die nog in het model zijn een p-waarde kleiner dan 0.05 hebben. </div></td></tr>
</table>Nan van Gelovenhttps://wikistatistiek.amc.nl/index.php?title=Multivariabele_regressie&diff=2157&oldid=prevNan van Geloven: /* Er is overlap tussen twee van onze voorspellers, mogen deze samen in een multivariabel model? */2014-06-25T06:17:42Z<p><span dir="auto"><span class="autocomment">Er is overlap tussen twee van onze voorspellers, mogen deze samen in een multivariabel model?</span></span></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<tr class="diff-title" lang="en">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Older revision</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Revision as of 07:17, 25 June 2014</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l86">Line 86:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Line 86:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>De mate van overlap tussen de twee voorspellers mag inderdaad niet te hoog zijn, dan zal het model zoals je zegt instabiel worden. Dat wordt het probleem van colineariteit genoemd. Het is goed om daar eerst naar te kijken, al zijn er geen harde grenzen aan te geven voor wanneer de overlap te groot is. Wat wel eens gehanteerd wordt is dat de [[correlatie|correlatiecoefficient]] tussen de twee voorspellers niet hoger mag zijn dan 0.8. Wanneer het model instabiel wordt, zul je dat zien aan zeer grote standaard errors van de regressiecoefficienten. Je kunt in SPSS ook handig gebruik maken van de optie 'Colinearity Diagnostics' te vinden onder 'Statistics' bij de [[Lineaire_regressie#Waar_vind_ik_lineaire_regressie_in_SPSS.3F|lineare regressie]] procedure. Je doet dan net alsof je een lineaire regressie wilt doen, vraagt om deze diagnostics en kijkt dan in de output alleen naar dat gedeelte om te beoordelen of de voorspellers niet te veel overlap bevatten.</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>De mate van overlap tussen de twee voorspellers mag inderdaad niet te hoog zijn, dan zal het model zoals je zegt instabiel worden. Dat wordt het probleem van colineariteit genoemd. Het is goed om daar eerst naar te kijken, al zijn er geen harde grenzen aan te geven voor wanneer de overlap te groot is. Wat wel eens gehanteerd wordt is dat de [[correlatie|correlatiecoefficient]] tussen de twee voorspellers niet hoger mag zijn dan 0.8. Wanneer het model instabiel wordt, zul je dat zien aan zeer grote standaard errors van de regressiecoefficienten. Je kunt in SPSS ook handig gebruik maken van de optie 'Colinearity Diagnostics' te vinden onder 'Statistics' bij de [[Lineaire_regressie#Waar_vind_ik_lineaire_regressie_in_SPSS.3F|lineare regressie]] procedure. Je doet dan net alsof je een lineaire regressie wilt doen, vraagt om deze diagnostics en kijkt dan in de output alleen naar dat gedeelte om te beoordelen of de voorspellers niet te veel overlap bevatten.</div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">== Hoe moet ik corrigeren voor baseline waardes? ==</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">''Wij doen een onderzoek naar het voorspellers van fysiek functioneren na totale heup prothesen. Onze uitkomst maat van fysiek functioneren, HOOS (Hip disability and Osteoarthristis Outcome Score), drukt de functie uit op een schaal van 0-100 gemeten op de baseline en na 2 jaar. De volgende regressies met als voorspeller leeftijd en als afhankelijke variabele de HOOS zijn gedaan.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">*''1: uitkomst HOOS absolute uitkomst op 2 jaar, predictoren leeftijd + baseline HOOS, p-waarde voor leeftijd: 0.503</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">*''2: uitkomst HOOS verschil score tussen 2 jaar en baseline, predictoren leeftijd + baseline HOOS, p-waarde voor leeftijd: 0.503</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">*''3. uitkomst HOOS verschil score tussen 2 jaar en baseline, predictor leeftijd (ongecorrigeerd), p-waarde voor leeftijd: 0.048</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">''Zoals u ziet is er een verschil in significantie afhankelijk van de correctie voor baseline. Welke uitkomst moet ik gebruiken?</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Een waarschijnlijke verklaring van jouw uitkomsten is dat de correlatie tussen leeftijd en HOOS score op baseline de schijnbare significantie in model 3 veroorzaakt. In het algemeen is het aan te raden de baseline score als covariaat mee te geven in het model, zie ook de [[Multivariabele_regressie#Referenties|EMA Guideline on adjustment for baseline covariates (draft April 2013)]], paragraaf 4.2.6, daar staat ook de te verwachten overeenstemming van model 1 en 2 genoemd.</ins></div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Referenties ==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Referenties ==</div></td></tr>
</table>Nan van Gelovenhttps://wikistatistiek.amc.nl/index.php?title=Multivariabele_regressie&diff=2047&oldid=prevNan van Geloven: /* Referenties */2014-02-09T19:08:01Z<p><span dir="auto"><span class="autocomment">Referenties</span></span></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<tr class="diff-title" lang="en">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Older revision</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Revision as of 20:08, 9 February 2014</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l89">Line 89:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Line 89:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Referenties ==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Referenties ==</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">*[http://www.ema.europa.eu/docs/en_GB/document_library/Scientific_guideline/2009/09/WC500003639.pdf EMA Points to consider on adjustment for baseline covariates (final 2003)]</ins></div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*[http://www.ema.europa.eu/docs/en_GB/document_library/Scientific_guideline/2013/06/WC500144946.pdf EMA Guideline on adjustment for baseline covariates (draft April 2013)]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*[http://www.ema.europa.eu/docs/en_GB/document_library/Scientific_guideline/2013/06/WC500144946.pdf EMA Guideline on adjustment for baseline covariates (draft April 2013)]</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
</table>Nan van Gelovenhttps://wikistatistiek.amc.nl/index.php?title=Multivariabele_regressie&diff=2046&oldid=prevNan van Geloven: /* Referenties */2014-02-09T07:28:53Z<p><span dir="auto"><span class="autocomment">Referenties</span></span></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<tr class="diff-title" lang="en">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Older revision</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Revision as of 08:28, 9 February 2014</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l89">Line 89:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Line 89:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Referenties ==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Referenties ==</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*[http://www.ema.europa.eu/docs/en_GB/document_library/Scientific_guideline/2013/06/WC500144946.pdf EMA Guideline on</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*[http://www.ema.europa.eu/docs/en_GB/document_library/Scientific_guideline/2013/06/WC500144946.pdf EMA Guideline on adjustment for baseline covariates (draft April 2013)]</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>adjustment for baseline covariates (draft April 2013)]</div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*[http://www.ema.europa.eu/docs/en_GB/document_library/Scientific_guideline/2014/02/WC500160523.pdf EMA Guideline on the</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*[http://www.ema.europa.eu/docs/en_GB/document_library/Scientific_guideline/2014/02/WC500160523.pdf EMA Guideline on the investigation of subgroups in confirmatory clinical trials (draft Feb 2014)]</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>investigation of subgroups in confirmatory clinical trials (draft Feb 2014)]</div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*[http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15184705 What you see may not be what you get: a brief, nontechnical introduction to overfitting in regression-type models, Babyak M.A., Psychosom Med. 2004 May-Jun;66(3):411-21]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*[http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15184705 What you see may not be what you get: a brief, nontechnical introduction to overfitting in regression-type models, Babyak M.A., Psychosom Med. 2004 May-Jun;66(3):411-21]</div></td></tr>
</table>Nan van Gelovenhttps://wikistatistiek.amc.nl/index.php?title=Multivariabele_regressie&diff=2045&oldid=prevNan van Geloven: /* Referenties */2014-02-09T07:25:33Z<p><span dir="auto"><span class="autocomment">Referenties</span></span></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<tr class="diff-title" lang="en">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Older revision</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Revision as of 08:25, 9 February 2014</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l88">Line 88:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Line 88:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Referenties ==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Referenties ==</div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">*[http://www.ema.europa.eu/docs/en_GB/document_library/Scientific_guideline/2013/06/WC500144946.pdf EMA Guideline on</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">adjustment for baseline covariates (draft April 2013)]</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">*[http://www.ema.europa.eu/docs/en_GB/document_library/Scientific_guideline/2014/02/WC500160523.pdf EMA Guideline on the</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">investigation of subgroups in confirmatory clinical trials (draft Feb 2014)]</ins></div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*[http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15184705 What you see may not be what you get: a brief, nontechnical introduction to overfitting in regression-type models, Babyak M.A., Psychosom Med. 2004 May-Jun;66(3):411-21]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*[http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15184705 What you see may not be what you get: a brief, nontechnical introduction to overfitting in regression-type models, Babyak M.A., Psychosom Med. 2004 May-Jun;66(3):411-21]</div></td></tr>
</table>Nan van Gelovenhttps://wikistatistiek.amc.nl/index.php?title=Multivariabele_regressie&diff=2044&oldid=prevNan van Geloven at 07:06, 9 February 20142014-02-09T07:06:35Z<p></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<tr class="diff-title" lang="en">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Older revision</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Revision as of 08:06, 9 February 2014</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Line 1:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Line 1:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{auteurs|</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{auteurs|</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|mainauthor= [[user:Nan van Geloven|ir. N van Geloven]]</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|mainauthor= [[user:Nan van Geloven|<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">dr. </ins>ir. N van Geloven]]</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|coauthor= </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|coauthor= </div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>}}</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>}}</div></td></tr>
</table>Nan van Geloven