Question

我有一个n = 18的参与者的数据框。在3个IV和1个二进制DV中有90个观测值（请参见下面的简短示例）。

data <- data.frame(age = c(21, 30, 25, 41, 29, 33),IQ=c(60,70,80,90,100,200),SAT=(2400,2200,1400,1550,1470,1300), sex = factor(c(1, 2, 1, 2, 1, 2), labels = c("Female", "Male")))

我已经使用整个样本进行了逻辑Logm回归。这是使用的代码：

model2<-glm(Sex~Age+IQ+SAT,family=binomial(link="logit"))
summary(model2)

我想计算每个参与者的Beta系数-年龄，智商和SAT分数来预测性别。我应该绘制18个系数。预先感谢！

Answer 1

您可以使用broom和tidyverse尝试这种方法：

library(tidyverse)
library(broom)
#Code
data %>% mutate(id=1:n()) %>% group_by(id) %>%
  do(fitmod = tidy(glm(sex~age+IQ+SAT,family=binomial(link="logit"), data = .))) %>% 
  unnest(fitmod)

对单个主题数据进行逻辑回归？

1 个答案: