如何解决使用 sjTools 包的 Plot_models 在图中显示分类变量的参考类别 OR
使用 R 包 plot_models
中的函数 sjTools
,我绘制了逻辑回归模型的估计值 (OR),该模型根据 GRE 分数(连续)、GPA 分数(连续)预测大学录取几率),以及高中排名(分类)。但是,该图并未显示我的分类变量的参考类别(即高中排名;参考类别估计显然是 OR=1.00)。
有没有办法让plot_models
这样做?
# Load packages and data
library(tidyverse)
library(sjplot)
mydata <- read.csv("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
str(mydata)
# Convert high school rank variable to factor.
mydata$rank <- factor(mydata$rank)
# Fit model.
mylogit1 <- glm(admit ~ gre + gpa + rank,data = mydata,family = "binomial")
# Produce forest plot
plot1 <- plot_models(mylogit1,title="Odds for admission to university
for high school students",show.legend=FALSE)
plot1
我尝试过的:
- 我尝试添加
show.reflvl=TRUE
,它是 sjplot 表的参数,但不起作用。 - 我已尝试为
rank
的每个级别创建一个虚拟变量并运行包含所有四个变量的回归,但这会产生警告:Model matrix is rank deficient. Parameters rank_1 were not estimable.
# Plot using dummy variables
library(fastDummies)
mydata <- dummy_cols(mydata,select_columns='rank')
# Fit model.
mylogit2 <- glm(admit ~ gre + gpa + rank_4 + rank_3 + rank_2 + rank_1,data=mydata,family="binomial")
# Produce forest plot
plot2 <- plot_models(mylogit2,show.legend=FALSE)
plot2
有什么想法吗?谢谢!
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