Question

我正在尝试在协变量的子集上使用lm（）和matchit（）。我已经生成了任意数量的带有前缀“ covar”的列，即“ covar.1”，“ covar.2”等。我想做类似的事情

lm（group〜covars，data = df）

其中covars是字符串c（“ covar.1”，“ covar.2”，...）的向量。

我尝试了几件事

  cols <- colnames(df)
  covars <- cols[grep("covar", colnames(df))]
  m.out <- matchit(group ~ covars, data=df, method="nearest", distance="logit", caliper=.20)

但是得到了variable lengths differ (found for 'covars')。

仅使用covars和group定义新的数据框是可行的，但是使用matchit不能达到我的目的，因为我也希望匹配的数据具有其他列，而不仅仅是我选择作为匹配对象的covars。 / p>

这似乎是一件容易的事，但是经过一番谷歌搜索后，我不知道为什么。不知道那里的R公式期望作为列的子集。任何帮助表示赞赏。

Answer 1

您可能要使用as.formula。
尝试这样做：

替换group ~ covars

与as.formula(paste('group','~', paste(covars, collapse="+"))))

Answer 2

我在您的另一个问题中提到了这一点，但是cobalt包中有一个专门为此功能的函数，即f.build()。 f.build()的第一个参数是一个字符串，其中包含处理变量的名称（或公式的左侧），第二个参数是一个字符串矢量，其中包含位于右侧的变量的名称公式的（即协变量）。第二个参数也可以是包含协变量的data.frame。 f.build()仅提取名称。然后，它执行所选答案中描述的操作，在其他一些方面增加了一些附加功能，使其更加通用并且对错误更可靠。

cobalt文档在f.build()上有一个section，并以glm()和matchit()的使用作为示例。

运行matchit()之后，您可以使用bal.tab()中与cobalt兼容的MatchIt函数来评估协变量的平衡：

bal.tab(m.out, un = TRUE)

cobalt的{{3}}详细说明了MatchIt与input: -76.833-106.954, -76.833--108.954 output: -76.833,106.954,-76.833,-108.954的用法。

在R中的数据框中的列子集上拟合模型

2 个答案: