r语言 - 由tbl_regression创建的奇数比率的逻辑回归置信区间与SPSS和logRegBin函数不同

Question

我通过tbl_regression创建了一个单变量回归表，代码如下:

glm.fit.TAG=glm(asian2$sICH ~ asian2$TAG, family=binomial) #mô hình 1
TAGtable <- tbl_regression(glm.fit.TAG, exponentiate = TRUE)%>%
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我的结果是:OR 1,92, 95% CI 1,41 - 2,67。

问题是这个结果与r中的SPSS或logRegBin函数的结果略有不同(事实上，后两个结果相似):or 1,92，但95% CI 1,40 - 2,64。

使用gtsummary的所有回归表都发生了这种现象。在我看来，原因可能是由于gtsummary计算机制中的舍入。我担心的是如果真正的CI非常接近1会发生什么，可能gtsummary返回一个不正确的值。

谁能给我一些有用的建议?最好把

Answer 1

1. {gtsummary}使用broom::tidy()来总结模型，这取决于用户知道/理解CI计算是如何执行的(并可选择更新默认整理器以使用所需的方法)。
2. 默认CI使用似然方法计算。您可以在这里了解其他常用方法https://stats.stackexchange.com/questions/144603
3. 即使两种统计编程语言使用相同的方法报告ci，您也可能会看到由不同的最大化算法产生的报告值的差异。