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r - 二元逻辑回归输出

问题描述

我是一名本科生，目前正在为 R 苦苦挣扎，我已经尝试自学好几个星期了，但我不是天生的，所以我想我会寻求一些支持。我目前正在尝试使用我的导师指定的逻辑回归分析我的变量在召回目标时的相互作用。我有一个 2（隔离 x 控制条件）乘 2（相似/差异列表类型）研究，我的因变量是召回的二进制（是或否）。我试图清理我的数据并运行代码，

Call:
glm(formula = Target ~ Condition * List, family = "binomial", 
    data = pro)

Deviance Residuals: 
    Min       1Q   Median       3Q      Max  
-1.8297  -0.3288   0.6444   0.6876   2.4267  

Coefficients:
                         Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)                1.4663     0.6405   2.289 0.022061 *  
Conditionisolate          -1.1097     0.8082  -1.373 0.169727    
Listsim                   -4.3567     1.2107  -3.599 0.000320 ***
Conditionisolate:Listsim   5.3218     1.4231   3.740 0.000184 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 97.736  on 70  degrees of freedom
Residual deviance: 65.869  on 67  degrees of freedom
AIC: 73.869

那是我的输出^它完全忽略了差异和控制条件，我知道我做错了什么，我对此感到非常恼火。谁能帮我？

标签： r

解决方案

在模型输出中，R 将控制和差异视为两个变量的基线水平。与它们相关的结果包含在拦截中。对于变量水平的其他组合，系数显示了它们与基线的不同之处。

  • 控制/差异：只需使用截距
  • 控制/相似性：拦截 + listsim
  • 隔离/差异：拦截+条件隔离
  • 隔离/相似性：拦截 + listsim + 条件隔离 + 条件隔离：listsim

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