如何解决对单个主题数据进行逻辑回归?
我有一个n = 18的参与者的数据框。在3个IV和1个二进制DV中有90个观测值(请参见下面的简短示例)。
data <- data.frame(age = c(21,30,25,41,29,33),IQ=c(60,70,80,90,100,200),SAT=(2400,2200,1400,1550,1470,1300),sex = factor(c(1,2,1,2),labels = c("Female","Male")))
我已经使用整个样本进行了逻辑Logm回归。这是使用的代码:
model2<-glm(Sex~Age+IQ+SAT,family=binomial(link="logit"))
summary(model2)
我想计算每个参与者的Beta系数-年龄,智商和SAT分数来预测性别。我应该绘制18个系数。预先感谢!
解决方法
您可以使用broom
和tidyverse
尝试这种方法:
library(tidyverse)
library(broom)
#Code
data %>% mutate(id=1:n()) %>% group_by(id) %>%
do(fitmod = tidy(glm(sex~age+IQ+SAT,family=binomial(link="logit"),data = .))) %>%
unnest(fitmod)
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