[논문]Overdispersion in logistic regression and software processing

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Overdispersion in logistic regression and software processing

中國醫科大學學報 = Journal of China Medical University, v.34 no.2, 2005년, pp.144 - 145

Guo, Haiqiang (Editorial Board of Journal of Chinese Health Statistics, China Medical University) , Cheng, Dali (Department of Obstetrics and Cynecology, The Second Affiliated Hospital) , Huang, Desheng (Department of Mathematics, College of Basic Medical Sciences) , Guan, Feng (Department of Epidemiology, College of Public Health) , Zhou, Baosen (Department of Epidemiology, College of Public Health)

Abstract ▼ AI-Helper

Objective: To resolve the problem of overdispersion in survey data about breast diseases, in which the observed variation exceeds the predicted. Methods: NOMREG procedure of SPSS was used to discriminate overdispersion exists or not by two parameters; Deviance j￡ and Pearson ^ indexes, and we estimated standard error of the true parame-ters and other indexes of logistic regression. Results: In mastadenitis dats, Xpearson2=6. 428,/Dcvlanra =5. 822, the dispersion parameter were 2.143 and 1.941 which were all more than 1. Therefore, the overdispersion existed. The standard error in-creased by using NOMREG procedure. Conclusion: Overdispersion can be resolved by using NOMREG procedure.

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