[問題類型]:
使用不同GEE的指令，得到的結果不同
[軟體熟悉度]:
使用者(已經有用R 做過不少作品)
[問題敘述]:
我想使用GEE來分析一筆資料
一開始使用的是geese()的指令(也有用geeglm()結果一樣)
分別執行1.無交互作用項 2.有交互作用項
這兩個model
但是第2個模型的結果沒問題，第1個的結果則為估計不收斂
於是我用SAS和R的另一個GEE分析的指令gee()去比較
結果都是正常，想請問造成此差異可能的原因
以及該如何調整
[程式範例]:
geese()的部分
geefit1<-geese(resp~group+time+I(time^2), family=binomial(link="logit"),
data=dat4, id=id, corstr = "ar1", scale.fix=F)
summary(geefit1)
geefit2<-geese(resp~group+time+I(time^2)+group*time+group*I(time^2),
family=binomial(link="logit"),
data=dat4, id=id, corstr = "ar1", scale.fix=F)
summary(geefit2)
SAS的部分
/*model 1*/
PROC GENMOD data=dat4 DESCEND;
class id group(ref="2") num(ref="1") / param=ref;
MODEL resp=group week week*week /Dist=bin link=logit ;
REPEATED SUBJECT=id /type=AR(1) ;
run;
/*model 2*/
PROC GENMOD data=dat4 DESCEND;
class id group(ref="2") num(ref="1") / param=ref;
MODEL resp=group week week*week group*week group*week*week /Dist=bin
link=logit;
REPEATED SUBJECT=id/type=AR(1);
run;
gee()的部分
a1<-gee(resp~group+time+I(time^2), id=id, data=dat4,
family=binomial(link="logit"), corstr="AR-M")
summary(a1)
a2<-gee(resp~group+time+I(time^2)+group*time+group*I(time^2), id=id,
data=dat4,
family=binomial(link="logit"), corstr="AR-M")
summary(a2)
原始資料(week和time是相同的變數)
http://tinyurl.com/p2yd6jk
[關鍵字]:
gee geese geeglm