Mål: Att bestämma antalet oberoende variabler som kan ingå i en linjär regressionsmodell. Studiedesign och inställning: Vi använde en serie Monte Carlo-simuleringar för att undersöka effekten av antalet försökspersoner per variabel (SPV) på noggrannheten hos uppskattade regressionskoefficienter och standardfel, på den empiriska täckningen av uppskattade konfidensintervall och på noggrannheten hos den uppskattade R2 av den monterade modellen. Resultat: Minst två SPV tenderade att resultera i uppskattning av regressionskoefficienter med en relativ förskjutning på mindre än 10 %. Med detta minsta antal SPV uppskattades dessutom regressionskoefficienternas standardfel korrekt och de uppskattade konfidensintervallen hade ungefär de annonserade täckningsgraderna. Ett mycket högre antal SPV var nödvändiga för att minimera partiskhet i uppskattningen av modell R 2, även om justerade R 2 uppskattningar betedde sig väl. Förväntningen i uppskattningen av statistiken över modell R 2 var omvänt proportionell mot den variationsandel som förklaras av populationsregressionsmodellen.
Med ökad tillgänglighet av beräkningseffekt har Monte Carlo-simuleringar använts för att bestämma minsta urvalsstorlekar för uppskattning av regressionskoefficienter och för R 2-statistik i förutsägelse REF.
The number of subjects per variable required in linear regression analyses
{'venue': 'Journal of clinical epidemiology', 'journal': 'Journal of clinical epidemiology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}