Multivariate Analysis of c3, c4, and Gender on Patient Mortality

Lakukan analisis multivariat antara c3, c4, dan jenis kelamin terhadap mortalitas. Apakah jenis kelamin mempengaruhi mortalitas pasien?

Untuk melakukan analisis multivariat antara variabel c3, c4, dan jenis kelamin terhadap mortalitas, kita dapat menggunakan regresi logistik multivariat jika mortalitas adalah variabel biner (misalnya, hidup atau mati). Berikut adalah langkah-langkah umum yang dapat diikuti:

1. Persiapan Data:

   • Pastikan data sudah bersih dan tidak ada nilai yang hilang.
   • Variabel c3 dan c4 harus dalam bentuk numerik.
   • Jenis kelamin harus dikodekan sebagai variabel biner (misalnya, 0 untuk laki-laki dan 1 untuk perempuan).
   • Mortalitas juga harus dikodekan sebagai variabel biner (misalnya, 0 untuk hidup dan 1 untuk mati).

2. Deskripsi Data:

   • Lakukan analisis deskriptif untuk memahami distribusi data.
   • Hitung rata-rata, median, dan standar deviasi untuk c3 dan c4.
   • Hitung proporsi jenis kelamin dan mortalitas.

3. Regresi Logistik Multivariat:

   • Gunakan regresi logistik untuk memodelkan hubungan antara variabel independen (c3, c4, jenis kelamin) dan variabel dependen (mortalitas).

Berikut adalah contoh kode dalam Python menggunakan library statsmodels:

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# Misalkan data Anda ada dalam DataFrame bernama df
# df = pd.read_csv('data.csv')

# Variabel independen
X = df[['c3', 'c4', 'jenis_kelamin']]

# Tambahkan konstanta (intercept)
X = sm.add_constant(X)

# Variabel dependen
y = df['mortalitas']

# Model regresi logistik
model = sm.Logit(y, X)
result = model.fit()

# Ringkasan hasil
print(result.summary())

4. Interpretasi Hasil:

   • Perhatikan koefisien dan p-value dari variabel jenis kelamin.
   • Jika p-value untuk jenis kelamin kurang dari 0.05, maka jenis kelamin memiliki pengaruh yang signifikan terhadap mortalitas.
   • Koefisien positif menunjukkan bahwa jenis kelamin yang dikodekan sebagai 1 (misalnya, perempuan) meningkatkan risiko mortalitas, sedangkan koefisien negatif menunjukkan penurunan risiko.

5. Kesimpulan:

   • Berdasarkan hasil regresi logistik, Anda dapat menyimpulkan apakah jenis kelamin mempengaruhi mortalitas pasien.
   • Jika jenis kelamin signifikan, Anda dapat melaporkan besarnya pengaruh dan arah pengaruhnya.

Contoh interpretasi hasil:

Logit Regression Results
==============================================================================
                 coef    std err          z      P>|z|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const         -2.3456      0.567     -4.137      0.000      -3.457      -1.234
c3             0.1234      0.045      2.742      0.006       0.035       0.212
c4            -0.0987      0.032     -3.084      0.002      -0.161      -0.036
jenis_kelamin  0.5678      0.234      2.426      0.015       0.109       1.026
==============================================================================

Dalam contoh di atas, jenis kelamin memiliki koefisien 0.5678 dengan p-value 0.015, yang berarti jenis kelamin secara signifikan mempengaruhi mortalitas pasien. Koefisien positif menunjukkan bahwa jenis kelamin yang dikodekan sebagai 1 (misalnya, perempuan) meningkatkan risiko mortalitas.

Pastikan untuk menyesuaikan kode dan interpretasi sesuai dengan data dan konteks spesifik Anda.