ความครอบคลุมและยืดหยุ่น : ประเด็นที่ควรถูกพิจารณาสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตัวแบบเชิงเส้นนัยทั่วไปในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์สุขภาพ
คำสำคัญ:
ตัวแบบเชิงเส้นทั่วไป, ตัวแบบเชิงเส้นนัยทั่วไป, ฟังก์ชั่นเชื่อมโยงบทคัดย่อ
ตัวแบบเชิงเส้นนัยทั่วไป (generalized linear model, GLMs) เป็นตัวแบบที่ขยายมาจากตัวแบบเชิงเส้นทั่วไป (general linear model, GLM) เพื่อพัฒนาสมการทำนาย หรือ ความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรผลลัพธ์และตัวแปรร่วม ซึ่งครอบคลุมทั้งตัวแปรผลลัพธ์แบบต่อเนื่องและไม่ต่อเนื่องที่อยู่ภายใต้ฟังก์ชั่นการแจกแจงตระกูลเอกซโพเนนเชียล ด้วยส่วนประกอบเชิงสุ่มและฟังก์ชั่นเชื่อมโยง นอกจากนี้ยังถูกพัฒนาและขยายอย่างต่อเนื่องเป็นตัวแบบและวิธีการอื่นที่สามารถนำไปใช้ในงานวิจัยที่มีความซับซ้อนด้วยเช่นกัน เช่น ตัวแบบ generalized additive model (GAM) สำหรับความสัมพันธ์เชิงเส้นโค้งแบบราบเรียบและสมการประมาณค่านัยทั่วไป (generalized estimating equation, GEE) สำหรับตัวแปรผลลัพธ์ที่มีความสัมพันธ์กัน เป็นต้น ดังนั้นประเด็นความครอบคลุมและยืดหยุ่นของตัวแบบเชิงเส้นนัยทั่วไป จึงควรถูกพิจารณาและนำมาใช้ในขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อลดเวลาในการเรียนรู้วิธีการทางสถิติแต่ละวิธีและสะดวกในการนำมาใช้ โดยเฉพาะในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์สุขภาพ
References
2. Nelder, J.A., A large class of models derived from generalized linear models. Stat Med, 1998. 17(23): p. 2747-53.
3. Malehi, A.S., F. Pourmotahari, and K.A. Angali, Statistical models for the analysis of skewed healthcare cost data: a simulation study. Health economics review, 2015. 5: p. 11-11.
4. Feng, C., et al., Log-transformation and its implications for data analysis. Shanghai archives of psychiatry, 2014. 26(2): p. 105-109.
5. Keene, O.N., The log transformation is special. Statistics in Medicine, 1995. 14(8): p. 811-819.
6. Moran, J.L., et al., New models for old questions: generalized linear models for cost prediction. J Eval Clin Pract, 2007. 13(3): p. 381-9.
7. St-Pierre, A.P., V. Shikon, and D.C. Schneider, Count data in biology-Data transformation or model reformation? Ecology and evolution, 2018. 8(6): p. 3077-3085.
8. O’Hara, R.B. and D.J. Kotze, Do not log-transform count data. Methods in Ecology and Evolution, 2010. 1(2): p. 118-122.
9. Nitta, H., et al., An introduction to epidemiologic and statistical methods useful in environmental epidemiology. Journal of epidemiology, 2010. 20(3): p. 177-184.
10. Pekár, S. and M. Brabec, Generalized estimating equations: A pragmatic and flexible approach to the marginal GLM modelling of correlated data in the behavioural sciences. Ethology, 2018. 124(2): p. 86-93.
11. Naimi, A.I. and B.W. Whitcomb, Estimating Risk Ratios and Risk Differences Using Regression. American Journal of Epidemiology, 2020.
Downloads
เผยแพร่แล้ว
How to Cite
ฉบับ
บท
License
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของวารสารวิทยาศาสตร์สุขภาพและการสาธารณสุขชุมชน (Journal of Health Science and Community Public Health) ข้อความที่ปรากฏในบทความแต่ละเรื่องในวารสารวิชาการเล่มนี้เป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่านไม่เกี่ยวข้องกับวิทยาลัยการ สาธารณสุขสิรินธรจังหวัดขอนแก่น และคณาจารย์ท่านอื่นๆในวิทยาลัยฯ แต่อย่างใด ความรับผิดชอบองค์ประกอบทั้งหมดของบทความแต่ละเรื่องเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใดๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว
