Question

在我的数据库中，我有治疗代码，并且可以计算出医疗保健活动率。我想进行多变量分析，以查看哪种治疗类型的患者最有可能接受回声和/或磁共振成像。

所有治疗方法都有几个医疗保健代码（字符）

anthracyclines = c("55", "68", "402")
trastuzumab = c("200", "201", "202")
alkylatingagents = c("106", "208", "300", "610")

现在我想对治疗方法做一个变数。我是这样定义的：

treatments = as.factor(c(anthracyclines, trastuzumab, alkylatingagents))

但参考原始代码，R仍将其定义为10级因子。我应该如何编码才能将其更改为3个级别？

模型最终应如下所示：以成像百分比作为连续变量。

model.im = lm(imaging ~ as.factor(treatments) + Age)

提前感谢您的帮助！

Answer 1

我们假设像您所说的治疗载体：

treatments = c(anthracyclines, trastuzumab, alkylatingagents)

如果按3种蒽环类药物，3种曲妥珠单抗和4种碱剂的顺序进行治疗和成像，则只需写

Treatment = rep(c("anthracyclines","trastuzumab","alkylatingagents"),times=c(3,3,4))
lm(imaging ~ Treatments + Age)

如果没有，请尝试列出要映射的列表

drug2cat = rep(c("anthracyclines","trastuzumab","alkylatingagents"),
times=c(length(anthracyclines),length(trastuzumab),length(alkylatingagents))
)
names(drug2cat) = c(anthracyclines, trastuzumab, alkylatingagents)
Treatments = drug2cat[treatments]
lm(imaging ~ Treatments + Age)

定义名义变量以进行多元分析

1 个答案: