Do moich danych dopasowałem dwa uogólnione modele równań szacunkowych (GEE):
1) Model 1: Wynik jest zmienną podłużną Tak / Nie (A) (rok 1,2,3,4,5) z podłużnym ciągłym predyktorem (B) dla lat 1,2,3,4,5.
2) Model 2: Wynik jest tą samą podłużną zmienną Tak / Nie (A), ale teraz z moim predyktorem ustalonym na wartość z roku 1, tj. Zmuszoną do pozostania niezmiennikiem czasowym (B).
Z powodu brakujących pomiarów w moim predyktorze podłużnym w kilku punktach czasowych dla różnych przypadków liczba punktów danych w modelu 2 jest wyższa niż w modelu 1.
Chciałbym wiedzieć o tym, jakie porównania mogę prawidłowo wykonać między ilorazem szans, wartościami p i dopasowaniem dwóch modeli, np .:
Jeśli OR dla predyktora B jest większy w modelu 1, czy mogę poprawnie powiedzieć, że związek między A i B jest silniejszy w modelu 1?
Jak mogę ocenić, który model jest lepszy dla moich danych? czy mam rację sądząc, że kwadraty pseudo R QIC / AIC nie powinny być porównywane między modelami, jeśli liczba obserwacji nie jest taka sama?
Każda pomoc byłaby bardzo mile widziana.