Methods Inf Med 1976; 15(01): 47-51
DOI: 10.1055/s-0038-1635716
Original Article
Schattauer GmbH

Quantal Response Regression : Ein Verfahren zur statistischen Analyse einer multifaktoriellen Genese

A Method for the Statistical Analysis of Multifactorial Genesis
H Scherg
1   Aus dem Institut für Sozial- und Arbeitsmedizin der Universität. Heidelberg, Abteilung für prospektive Epidemiologie, Leitung: Prof. Dr. Maria Blohmke
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Publikationsdatum:
19. Februar 2018 (online)

Die Arbeit beschreibt ein multivariates Verfahren zur statistischen Analyse des Zusammenhanges zwischen dem Eintreffen (Y=l) oder Nichteintreffen (Y=0) eines Ereignisses als binäre abhängige Variable und einem Vektor unabhängiger Variablen, die sowohl qualitativer als auch quantitativer Natur sem können. Als Resultat erhält man die Koeffizienten einer Linearkombination der unabhängigen Variablen, die ähnlich wie die partiellen Regressionskoeffizienten einer multiplen Regression zu beurteilen sind, wobei jedoch die Zielgröße die logit-transformierte Wahrscheinlichkeit P(Y=1) für das Eintreffen des Ereignisses darstellt. Die Methode eignet sich insbesondere zur Analyse des Zusammenhangs zwischen dem Auftreten einer Krankheit und den Risikofaktoren, für diese Krankheit. Dies wird anhand von zwei epidemiologischen Beispielen aus Prospektivstudien über koronare Herzkrankheiten dargestellt.

This paper describes a multivariate method for the statistical analysis of the relationship between the occurrence (Y=l) or non-occurrence (Y = 0) of an event as a binary dependent variable and a vector of independent variables. This vector may be of qualitative or quantitative character. The results are the coefficients of a linear combination of the independent variables which may be interpreted similarly to the partial regression coefficients in multiple regression. However, the response variable represents the logit-transformed probability P(Y=1) of the occurrence of the event. The method is especially suitable for the analysis of the relationship between the occurrence of an illness and the risk factors for this illness. This is demonstrated by means of two epidemiological examples out of prospective studies on coronary heart disease.

 
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