Kích thước mẫu cho các mô hình dự đoán logistic nhị phân: Vượt ra ngoài tiêu chí sự kiện trên biến

Statistical Methods in Medical Research - Tập 28 Số 8 - Trang 2455-2474 - 2019
Maarten van Smeden1, Karel G. M. Moons1, Joris A. H. de Groot1, Gary S. Collins2, Douglas G. Altman2, Marinus J.C. Eijkemans1, Johannes B. Reitsma1
1Julius Center for Health Sciences and Primary Care, University Medical Center Utrecht, Utrecht, The Netherlands
2Centre for Statistics in Medicine, Botnar Research Centre, University of Oxford, Oxford, UK

Tóm tắt

Hồi quy logistic nhị phân là một trong những phương pháp thống kê được áp dụng thường xuyên nhất để phát triển các mô hình dự đoán lâm sàng. Các nhà phát triển của những mô hình này thường dựa vào tiêu chí Sự Kiện Trên Biến (Events Per Variable - EPV), đặc biệt là EPV ≥10, để xác định kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và số lượng biến dự đoán ứng viên tối đa có thể được kiểm tra. Chúng tôi trình bày một nghiên cứu mô phỏng rộng rãi trong đó chúng tôi đã nghiên cứu ảnh hưởng của EPV, tỷ lệ sự kiện, số lượng biến dự đoán ứng viên, tương quan và phân phối của các biến dự đoán ứng viên, diện tích dưới đường cong ROC và hiệu ứng của biến dự đoán đối với hiệu suất dự đoán ngoài mẫu của các mô hình dự đoán. Hiệu suất ngoài mẫu (chuẩn hóa, phân biệt và sai số dự đoán xác suất) của các mô hình dự đoán đã phát triển được nghiên cứu trước và sau khi thu nhỏ hồi quy và chọn biến. Kết quả cho thấy rằng EPV không có mối quan hệ mạnh với các chỉ số hiệu suất dự đoán và không phải là tiêu chí phù hợp cho các nghiên cứu phát triển mô hình dự đoán (nhị phân). Chúng tôi chỉ ra rằng hiệu suất dự đoán ngoài mẫu có thể được xấp xỉ tốt hơn bằng cách xem xét số lượng biến dự đoán, kích thước mẫu tổng thể và tỷ lệ sự kiện. Chúng tôi đề xuất rằng việc phát triển các tiêu chí kích thước mẫu mới cho các mô hình dự đoán nên dựa trên ba tham số này và cung cấp các gợi ý để cải thiện việc xác định kích thước mẫu.

Từ khóa

#hồi quy logistic nhị phân #kích thước mẫu #mô hình dự đoán #hiệu suất dự đoán #tiêu chí sự kiện trên biến

Tài liệu tham khảo

10.1371/journal.pmed.1001221

10.7326/M14-0698

10.7326/M14-0697

10.1002/(SICI)1097-0258(20000229)19:4<453::AID-SIM350>3.0.CO;2-5

10.1136/heartjnl-2011-301247

10.1002/sim.4780030207

10.1002/(SICI)1097-0258(19960229)15:4<361::AID-SIM168>3.0.CO;2-4

10.1007/978-1-4757-3462-1

10.1177/0272989X0102100106

10.1007/978-0-387-77244-8

10.1002/(SICI)1097-0258(20000430)19:8<1059::AID-SIM412>3.0.CO;2-0

10.1016/S0895-4356(03)00047-7

10.1002/sim.1422

10.1371/journal.pmed.1001744

10.1002/sim.6782

10.1136/bmj.h3868

10.1136/heartjnl-2011-301246

10.1016/j.jclinepi.2010.11.012

10.1186/s12874-016-0267-3

10.1016/j.jclinepi.2016.02.031

10.1002/sim.7273

10.1002/sim.2771

10.2307/2347628

Tibshirani R, 1996, J Royal Stat Soc Ser B (Stat Methodol), 58, 267, 10.1111/j.2517-6161.1996.tb02080.x

10.1093/biomet/80.1.27

10.1002/sim.4780091109

10.3102/10769986017004315

10.1016/S0377-2217(98)00392-0

10.1002/0471249688

James W and Stein C. Estimation with quadratic loss. In: Proceedings of the fourth Berkeley symposium on mathematical statistics and probability. Berkeley, CA: University of California Press, 1961, pp.361–379.

10.1038/scientificamerican0577-119

10.1093/biomet/54.1-2.181

10.2307/2531395

10.1016/S0895-4356(96)00236-3

10.1093/aje/kwk052

10.1186/1471-2288-9-56

10.1093/biomet/71.1.1

10.1002/sim.1047

10.1080/00401706.1970.10488634

10.1080/00401706.1970.10488701

10.1002/sim.4780080702

10.1002/sim.4780111607

10.1002/sim.4780091109

10.1186/s12874-016-0209-0

10.1002/sim.2687

10.1007/978-0-387-84858-7

10.18637/jss.v033.i01

10.1186/s12874-017-0313-9

10.1111/j.1467-9868.2005.00503.x

10.1148/radiology.143.1.7063747

10.1002/sim.6787

10.1093/biomet/45.3-4.562

10.1177/0272989X9301300107

10.1097/EDE.0b013e3181c30fb2

10.1175/1520-0493(1950)078<0001:VOFEIT>2.0.CO;2

R Core Team. A language and environment for statistical computing, http://www.r-project.org/ (2014, accessed 24 April 2018).

10.1007/978-0-387-21706-2

10.1214/08-AOAS191

10.1002/sim.6537

10.1080/00401706.1995.10484371

10.1023/A:1010933404324

Thông tin
Thông tin xuất bản

Statistical Methods in Medical Research

Tập 28 Số 8

2455-2474

Thông tin tác giả