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Subject-specific odds ratios in binomial GLMMs with continuous response

机译：具有连续响应的二项式GLMM中特定对象的优势比

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In a regression context, the dichotomization of a continuous outcome variable is often motivated by the need to express results in terms of the odds ratio, as a measure of association between the response and one or more risk factors. Starting from the recent work of Moser and Coombs (Stat Med 23:1843-1860, 2004) in this article we explore in a mixed model framework the possibility of obtaining odds ratio estimates from a regression linear model without the need of dichotomizing the response variable. It is shown that the odds ratio estimators derived from a linear mixed model outperform those from a binomial generalized linear mixed model, especially when the data exhibit high levels of heterogeneity.
机译：在回归的情况下，连续结果变量的二分法通常是由于需要用比值比来表达结果，作为响应与一个或多个风险因素之间关联的度量。从Moser和Coombs的最新工作（Stat Med 23：1843-1860，2004）开始，我们在混合模型框架中探索了从回归线性模型中获得优势比估计而不需要将响应变量二等分的可能性。 。结果表明，从线性混合模型导出的优势比估计值优于从二项式广义线性混合模型得出的优势比估计值，尤其是在数据表现出高异质性的情况下。

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