Я делаю модель прогноза, используя данные отдельных участников из 14 различных исследований. Мы выбрали возраст, ИМТ и две клинические переменные (уровень гормона и результат УЗИ) в качестве предикторов для нашего двоичного результата.
Мы использовали пакет psfmi в R https://rdrr.io/cran/psfmi/src/R/psfmi_mm.R с psfmi_mm («Функция объединения и выбора предикторов для многоуровневых моделей # в множественных вмененных наборах данных») с использованием случайных эффектов для изучения.
Теперь мы хотим сосредоточиться вокруг среднего, но мы не совсем понимаем, как это сделать и как это работает в модели прогнозирования. Насколько я понял, сначала вы вычитаете большое среднее (= среднее значение всей базы данных) на человека. Например, если общее среднее значение в моем исследовании составляет 33 года, и у меня есть пациент A в исследовании 1 из 36 лет и пациент B из исследования 2 из 36 лет, для них обоих новая переменная AgeGM будет равна 3. Затем вы вычисляете новые средние значения за исследование. Например, если средний возраст в исследовании 1 (исследование с более молодыми женщинами) составлял 31 год, среднее значение центра исследования будет равно -2 для исследования 1. То же самое для исследования 2 с женщинами более старшего возраста: если средний возраст был 40 лет, то среднее значение центра исследования равно 4. Теперь я хочу рассчитать новую переменную для каждого пациента в исследовании, однако я не уверен, нужно ли мне вычесть или добавить среднее значение исследования. Например, для женщины A это будет 3 + -2 = 1. Для женщины B это будет 3 + 4 = 7. Верно ли это?
Во-вторых, если я хочу создать модель прогноза, у меня есть прочтите, что я должен включить 2 новые переменные: новое значение на человека (то есть для человека A 1 и для человека B 7) и переменную с новым средним значением для исследования (так, для человека A -2 и для человека 2 4; и для у каждого в исследовании 2 было бы 4). Однако, если я хочу внедрить модель в новый центр, мы не знаем среднего учебного центра. Как мы справимся с этим?