Question

我们正在处理一个回归模型，其中包含两个分类变量年龄组和性别。

我们希望在两个分类变量之间包含一个交互项，但结果模型只显示女性与所有年龄组之间的互动效应。

我们如何调整代码以使“男性”老化为“26-30”作为参考水平并显示其输出中所有其他群体的效果？

调整代码

MainPage

结果需要：

count_med_op3 <- glm(Count_OP ~ Gender * age_group + otherfactors,
                     data = med, family = 'poisson')

Answer 1

使用relevel：

# simulate some data
df_foo = data_frame(
  age = as.factor(sample(seq(10, 90, 10), 100, replace = TRUE)),
  y = rnorm(100),
  gender = as.factor(sample(c("Male", "Female"), 100, replace = TRUE))
)

# female as omitted level
df_foo %>% 
  lm(y ~ age*gender, data = .) %>% 
  summary()

# male as omitted level
df_foo %>% 
  lm(y ~ age*relevel(gender, ref = "Male"), data = .) %>% 
  summary()

R中两个分类变量之间的相互作用

1 个答案: