r - R回归分析:分析某个种族的数据
问题描述
我有一个数据集,用于调查不同种族(黑人、白人和拉丁裔)个体的抑郁症。
我想知道基线时的抑郁症与所有种族的后抑郁症有何关系,我做到了
lm(depression_base ~ depression_post, data=Data
现在,我想按种族来看待这种关系。我的数据集中的种族编码为0 = White
、1 = Black
和2 = Latina
。我在想我需要使用这个ifelse
功能,但我似乎无法让它工作。这是我尝试过的White
:
lm(depression_base[ifelse, ethnicity == 0],
depression_post[ifelse, ethnicity == 0])
有什么建议么?
解决方案
用正确的水平编码你ethnicity
的因素,然后做一个回归:
## recode your 0, 1, 2 from numeric to factor
Data$ethnicity <- factor(Data$ethnicity)
fit <- lm(depression_base ~ depression_post * ethnicity, data = Data)
单个模型允许您对组之间的可变性进行适当的测试。
您可能对系数的含义感到困惑。如果是这样,请查看 CrossValidated 上的此帖子或其他帖子。
推荐阅读
- react-native - 调用 Auth.updateUserAttributes 后如何从 AWS Cognito 检索更新的用户属性
- xml - Qt Svg Dom 操作的 Inkscape 替代品
- java - 需要一种将字符串与单个数组元素相关联的方法
- python - 无法使用 Django REST 框架从多个选择元素中发布 JSON 数据
- java - JUNIT 测试用例未通过
- javascript - 如何使用 0 默认值声明 Hash.new(0) 以在 JavaScript 中计数对象?
- ios - 在占位符字段中创建空间
- php - NGINX访问多个站点相同的IP url
- angular - 错误类型错误:无法读取 ionic4 中未定义的属性“下载”
- javascript - 我正在尝试将键码与 sent1Array 匹配。如何使 forEach 转到数组中的下一个数字?