Tengo un conjunto de datos que pregunta a las personas si han estado en ciertos lugares (por ejemplo, A, B, C, D), y pueden hacer más de una elección, luego se les extrae una muestra de la nariz para ver si están infectados con algunos enfermedad.
Necesito averiguar el riesgo relativo de infectarse para alguien que va a un lugar determinado, solo puedo pensar en la regresión logística en este momento, ¿hay alguna otra sugerencia?
Gracias.
Todavía puede usar la regresión logística porque su resultado es dicotómico, infectado vs no infectado. Simplemente tomaría un enfoque de variable ficticia y no usaría el viaje como categoría de referencia (es decir, para cada uno de sus lugares tiene una variable codificada como 1 si visitaron ese lugar y codificada como 0 si no visitaron ese lugar). Como tal, si transforma sus coeficientes beta en probabilidades (es decir, exponga las probabilidades de registro), la interpretación de la variable ficticia para la ubicación A sería la razón de probabilidades de la ubicación de visita A sobre la ubicación de no visita A que controla otros lugares visitados. También tenga en cuenta en este enfoque que la multicolinealidad es una preocupación (por ejemplo, si muchas de las personas que viajan a A también viajan a B, puede sesgar cada uno de sus coeficientes).