r - 如何基于多元逻辑回归模型（glm）的p值（0.05）进行反向消除

Question

我正在使用我的数据框my_df，它既有数字数据（偏斜）又有分类数据（二项式和更多类别）。基于这个数据框，我做了多重逻辑回归（model_01），作为二次分析，我想使用基于 p 值的反向消除。但是，我在 R 中找不到专门执行此操作的函数？

我熟悉该step功能，但据我了解，它是基于 AIC 值的吗？Tho，我确实尝试使用我的模型（model_01）运行该函数，test = F因为该函数没有名为 p 值的选项，因此我认为它是唯一与 p 值相关的选项？但是，我觉得这样做不正确（见下文）

step(model_01, direction = "backward", test = "F", trace = TRUE)

我遇到了两个问题：

步骤错误 （model_01，direction = "backward"，test = "F"，trace = TRUE）： 正在使用的行数已更改：删除缺失值？

我尝试使用na.omit函数并通过此方法删除缺失值：

**df.nomiss <- my_df[which(complete.cases(my_df[,all.vars(model_01)])),]**

另外：警告消息： 在 drop1.glm(fit, scope$drop, scale = scale, trace = trace, k = k, : F 测试假定“准二项式”系列

准名词？？？我该如何处理？

我真的希望有人可以帮助我找到基于多元逻辑回归的 p 值进行反向消除的正确方法？

标签： rp-value