Question

我有一些数据包含一个组变量（0/1）和一个个人分数，约2000个人。数据集看起来像这样：

ID group score  
A1 1 3.5  
A2 1 3.2  
A3 0 2.8  
A4 0 2.5

我想测试是否可以通过分数预测组变量，并在R中使用了以下内容：

glm(group~score,family=binomial)

现在我想通过改组组变量测试我的p值，然后再次执行glm。我想每次在文件中打印得分的p值时至少10,000次，甚至更多次，这样每个排列就有一行。我看过sample（），但我很难将它与glm（）以及如何仅输出p值相结合。在脚本/公式中，我想轻松更改排列的数量，如果我选择添加协变量，也可以更改glm公式。

感谢您的帮助！

Answer 1

你走在正确的轨道上。

示例（我添加了一个值来抑制关于＆＃34的警告;拟合概率数字0或1＆＃34;）

ex <- read.table(textConnection(
"ID group score  
A1 1 3.5  
A2 1 3.2  
A3 0 2.8  
A4 0 2.5
A5 1 2.4"),header=TRUE)

g0 <- glm(group~score,data=ex,family=binomial)

现在你需要一个函数来计算汇总p值（你可以这样做）这是replicate中的动态，但这种方式更清晰。

pvalfun <- function() {
   g <- update(g0,data=transform(ex,group=sample(group)))
   coef(summary(g))["score","Pr(>|z|)"]
}
res <- replicate(1000,pvalfun())

或者

library(plyr)
res <- raply(1000,pvalfun(),.progress="text")

或者

library(glmperm)
ptest2 <- prr.test(group~score,"score",data=ex,family=binomial)
summary(ptest2)

在做glm之前随机播放数据，然后重复x次

1 个答案: