r - 边际效应图与 R 中的发生率比率不对应
问题描述
我试图在泊松回归中绘制特定变量的边际效应,然后将该图形与其相应的发生率比率相关联。
我的大部分情节都实现了这一点。然而,对于其中一个,发病率比率表示我感兴趣的变量的总体正相关,并且该图显示了明显的负相关。根据我的理解,这应该有问题。
你可以帮帮我吗 ?:) 我可能在我的分析中理解了一些错误......
我首先创建泊松模型:
model3<- glm(y ~ x1*x2 + x3 + x4 + x5, data=data, family = poisson)
我从中得到以下内部收益率
poissonirr(y ~ x1*x2 + x3 + x4 + x5, data=data)
Incidence-Rate Ratio:
IRR Std. Err. z P>|z|
x1 1.03404133 0.00471847 7.3359 2.202e-13 ***
x2 1.16795382 0.01235611 14.6752 < 2.2e-16 ***
x3 0.63214010 0.00817795 -35.4523 < 2.2e-16 ***
x4 1.00468920 0.00095329 4.9305 8.204e-07 ***
x5 0.98118299 0.00267124 -6.9776 3.003e-12 ***
x1:x2 0.99382845 0.00073716 -8.3462 < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
然后我绘制模型(x1)中第一个变量的边际效应,得到以下图:
plot_model(model3, type = "eff", terms = c("x1"))
这清楚地表明 x1 和 y 之间存在明显的负相关
先感谢您 !!
(我正在使用mfx包来计算 IRR 和sjPlot::plot_model用于绘图)
解决方案
由于涉及到交互,实际上不能只解释主效应,而需要考虑交互的效果。因此,我建议绘制以下内容:
plot_model(model3, type = "eff", terms = c("x1", "x2"))
x1
对于 的不同值/级别,的效果是不同的x2
。因此,您只考虑的情节x1
具有误导性(x1
当您不查看 的系数时, 的系数也是如此x1:x2
)。
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