¿Por qué uno usaría la edad al cuadrado como una covariable en un estudio de asociación genética?

¿Por qué se usaría la edad y la edad al cuadrado como covariables en un estudio de asociación genética? Puedo entender el uso de la edad si se ha identificado como una covariable significativa, pero no sé cómo usar el cuadrado de la edad.

— Kevin
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¿Podrías dar un ejemplo?

— Andrew

¿Está buscando una respuesta específica de dominio, o una respuesta general de por qué este tipo de cosas se hacen en un modelo lineal? Sin dominio de dominio, creo que es común tener la edad y la edad al cuadrado en los estudios de tipo de supervivencia para modelar la tasa de falla relativamente lineal durante los primeros años de un sujeto, seguido de una tasa de falla rápidamente creciente a medida que el sujeto alcanza la "vejez" . ¿Se aplicaría esto en un estudio de asociación genética si alguna característica se asociara con la vejez?

— Wayne

Gracias por las respuestas! Un ejemplo sería, estudios de asociación de genes candidatos basados en la población con densidad mineral ósea, un rasgo cuantitativo que es un factor de riesgo para la osteoporosis y sí, es una característica asociada con el envejecimiento.

— Kevin

¿Existe también un término de edad en el modelo?

— Fomite

Pregunta relacionada: ¿Por qué la variable 'edad al cuadrado' se divide por 100 o 1000?

— Silverfish

Respuestas:

$x^2$ $x^3$ $x$ , o edad en su caso. Probar estos coeficientes también es una forma sencilla de comprobar si la relación es razonablemente lineal o si los términos no lineales darán un mejor ajuste.

Dependiendo del objetivo final del análisis, los términos no lineales se pueden mantener para la predicción, o los gráficos de la predicción se pueden usar para sugerir la relación funcional real. Existen otras herramientas, como splines cúbicas, que se pueden usar en lugar de términos polinómicos para lograr objetivos similares, pero agregar un término al cuadrado es una forma rápida y fácil de hacerlo.

— Greg Snow
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Manteniéndolo simple: agregar el cuadrado de la variable le permite modelar con mayor precisión el efecto de la edad, que puede tener una relación no lineal con la variable independiente. Por ejemplo, el efecto de la edad podría ser positivo hasta, por ejemplo, la edad de 50 años, y luego negativo a partir de entonces.

Agregar la edad al cuadrado a la edad, le permite modelar el efecto a diferentes edades, en lugar de asumir que el efecto es lineal para todas las edades.

Consulte mi publicación de blog para obtener una guía paso a paso simple y cómo interpretar la variable edad y edad al cuadrado.

http://www.excel-with-data.co.uk/blog-1/how-to-regression-analysis-in-excel/

— usuario34889
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Es posible que se haya realizado una transformación para satisfacer los supuestos del modelo. También puede haberse hecho debido a la presencia de algún tipo de relación cuadrática.

— EstadísticasEstudiante
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