r - 基于作为分数的结果变量的比例逻辑回归

我在问卷中提出了一系列 13 个问题，每个受访者为每个正确答案分配 1 分，为错误答案分配 0 分。回答者可以得到的最高分是 13/13，如果每个问题都答错了，最低分是 0。

我已经计算了每个k_score_adj参与者的知识分数（age3k_score_adj

uni.mod<- glm(cbind(k_score_adj, 13-k_score_adj) ~ age3, na.action=na.exclude, family=binomial, data = heardqf)

但是，当我运行代码时，我收到以下错误消息：

Error in family$linkfun(mustart) : Value 1.03571 out of range (0, 1)

我认为这是因为有些分数是 0/13，所以成功 = 0，失败 = 13

uni.mod<- glm(cbind(0, 13) ~ age3, na.action=na.exclude, family=binomial, data = heardqf

如果我将那些获得 0/13 的代码更改为 1/13 代码有效

此外，当我调用此变量的摘要时，我看不到获得 0/13 或获得 13/13 的参与者的计数，并且那里也有 14 并且数据集中肯定没有 ome . 我很困惑，因为我以前没有遇到过。

 $ k_score_adj  <int> 10, 14, 13, 11, 12, 12, 2, 14, 8, 11, NA, NA, NA, 6, 1

我希望这是有道理的。我对 R 相当陌生，任何帮助将不胜感激。

我可以将其作为线性模型而不是 glm 运行吗？

标签： rlogistic-regression