Ho adattato due modelli di equazione di stima generalizzata (GEE) ai miei dati:
1) Modello 1: l'esito è longitudinale Sì / No variabile (A) (anno 1,2,3,4,5) con predittore continuo longitudinale (B) per anni 1,2,3,4,5.
2) Modello 2: il risultato è la stessa variabile Sì / No longitudinale (A), ma ora con il mio predittore fissato al suo valore dell'anno 1, ovvero forzato ad essere invariante nel tempo (B).
A causa della mancanza di misurazioni nel mio predittore longitudinale in alcuni punti temporali per diversi casi, il numero di punti dati nel modello 2 è superiore rispetto al modello 1.
Vorrei sapere quali confronti posso validamente fare tra i rapporti di probabilità, i valori p e l'adattamento dei due modelli, ad esempio:
Se l'OR del predittore B è più grande nel modello 1, posso validamente dire che l'associazione tra A e B è più forte nel modello1?
Come posso valutare qual è il modello migliore per i miei dati. ho ragione nel pensare che i pseudo quadrati QIC / AIC non debbano essere confrontati tra i modelli se il numero di osservazioni non è lo stesso?
Qualsiasi aiuto sarebbe molto apprezzato.