Perché uno dovrebbe usare il quadrato d'età come covariata in uno studio di associazione genetica?

Perché uno dovrebbe usare l'età e il quadrato come covariate in uno studio di associazione genetica? Riesco a capire l'uso dell'età se è stato identificato come una covariata significativa, ma sono perplesso riguardo all'uso dell'età al quadrato.

— Kevin
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Potresti fare un esempio?

— Andrew,

Stai cercando una risposta specifica del dominio o una risposta generale del perché questo tipo di cose viene fatto in un modello lineare? Non dal punto di vista del dominio, credo che sia comune avere età e età al quadrato negli studi sul tipo di sopravvivenza per modellare il tasso di fallimento relativamente lineare durante i primi anni di un soggetto, seguito da un tasso di fallimento in rapido aumento quando il soggetto raggiunge la "vecchiaia" . Questo si applicherebbe in uno studio di associazione genetica se alcune caratteristiche fossero associate alla vecchiaia?

— Wayne,

Grazie per le risposte! Un esempio potrebbe essere, studi di associazione basati sulla popolazione genica candidati con densità minerale ossea, un tratto quantitativo che è un fattore di rischio per l'osteoporosi e sì, è una caratteristica associata all'invecchiamento.

— Kevin,

C'è anche un termine di età nel modello?

— Fomite

Domanda correlata: perché la variabile 'age squared' è divisa per 100 o 1000?

— Silverfish

Risposte:

Le approssimazioni della serie di Taylor ci dicono che praticamente qualsiasi funzione liscia può essere approssimata da un polinomio, quindi includendo termini come o (dove x è età per il tuo esempio) permettiamo di stimare i coefficienti per l'approssimazione per un noto o funzione non lineare sconosciuta di o età nel tuo caso. Testare questi coefficienti è anche un modo semplice per verificare se la relazione è ragionevolmente lineare o se termini non lineari daranno una migliore corrispondenza. $x^2$ $x^3$ $x$

A seconda dell'obiettivo finale dell'analisi, i termini non lineari possono essere conservati per la previsione oppure è possibile utilizzare grafici della previsione per suggerire la relazione funzionale effettiva. Esistono altri strumenti, come le spline cubiche, che possono essere utilizzati al posto di termini polinomiali per raggiungere obiettivi simili, ma l'aggiunta di un termine quadrato è un modo rapido e semplice per farlo.

— Greg Snow
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Semplificando: l'aggiunta del quadrato della variabile consente di modellare in modo più preciso l'effetto dell'età, che può avere una relazione non lineare con la variabile indipendente. Ad esempio, l'effetto dell'età potrebbe essere positivo fino all'età di 50 anni, e successivamente negativo.

Aggiungendo l'età quadrata all'età, è possibile modellare l'effetto in età diverse, anziché assumere che l'effetto sia lineare per tutte le età.

Vedi il mio post sul blog per una semplice guida passo passo e come interpretare la variabile al quadrato età e età.

http://www.excel-with-data.co.uk/blog-1/how-to-regression-analysis-in-excel/

— user34889
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Potrebbe essere possibile che sia stata effettuata una trasformazione per soddisfare i presupposti del modello. Potrebbe anche essere stato fatto a causa della presenza di una sorta di relazione quadratica.

— StatsStudent
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