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r - 是否有用于将治疗组指定为线性回归指标的 R 函数？

问题描述

我为我的论文调查实验收集了原始数据集，分析了各种危机沟通策略对选民公开支持犯下政治丑闻的政治家的影响。我有 4 个治疗组和 2 个对照组，其中 T1、T2 和 C1 是指一种丑闻，而 T3、T4 和 C2 是另一种类型。我需要在哪里运行回归

 lm(PoliticalApproval ~ Ideology + Education + Age + Sex + Plaus_1 + Seri_1 + FL_10_DO, data = c(Qualtricsdata))

FL_10_DO 变量代表治疗组/对照组（T1、T2 等）。我如何指定将 C1 作为参考组的回归，并具有代表不同类型沟通策略的 T1 和 T2 的系数？有没有代码R可以做到这一点？谢谢

标签： r

解决方案

@daszlosek 提供的解决方案应该可以工作！您也可以使用 relevel() 命令将 C1/C2 作为您的参考组。这是其 R 文档的链接：https ://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.2/topics/relevel

如果您希望更改所有数据分析的基础级别，可以执行以下操作：

# Make C1 as the reference group
Qualtricsdata$FL_10_DO_R <- relevels(Qualtricsdata$FL_10_DO, ref = "C1") 

#check the level to make sure we turn C1 into the reference group
levels(Qualtricsdata$FL_10_DO_R)

这应该返回这样的东西

> levels(Qualtricsdata$FL_10_DO_R)
[1] "C1" "XXX" "XXX"

您还可以选择在公式中使用 relevel，这样它就不会影响您的原始数据集。

lm(PoliticalApproval ~ Ideology + Education + Age + Sex + Plaus_1 + Seri_1 + relevel(FL_10_DO, ref = "C1"), data = c(Qualtricsdata))

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