三水平因变量的优势比答案

【问题标题】：Odds ratio with three level dependent variable三水平因变量的优势比
【发布时间】：2019-01-18 11:52:22
【问题描述】：

我正在尝试计算 3 水平因变量的优势比。

我已经弄清楚如何通过这样做来计算二元抑郁分数（测试分数的最低 25% = 1，所有其他分数 = 0）的优势比：

ODDSR <-glm(DEPRESSION~AGE+MALE+LITERACY+COLLEGE+MARRIED, data = df, family = "binomial")

summary(ODDSR)

exp(cbind(OR = coef(ODDSR), confint(ODDSR)))

但是当我尝试将因变量分为 3 个级别时： - 最低 25% 的抑郁评分 = 0 - 中间 50% 的抑郁评分 = 1 - 前 25% 的抑郁评分 = 2

glm 报告错误并且不会运行。

eval(expr, envir, enclos) 中的错误：y 值必须为 0

甚至可能值得查看 4 个级别的因变量（每个四分位数编号为 0、1、2、3），但我不知道这是否可能。

【问题讨论】：

我们正在设置 family = "binomial" 即：二进制并提供 3 个变量？
正如 zx8754 所建议的那样，具有 > 2 个级别的问题现在是多项式的，而不是二项式的。您可以在nnet 包中尝试例如 multinom：stats.idre.ucla.edu/r/dae/multinomial-logistic-regression
@zx8754，是的，你是对的，我需要将家庭作为“二项式”取出，但我不知道用什么替换它才能使第三行代码给我 2 组优势比，一种用于中间 50% 的分数与最低 25% 的分数相比，一种用于前 25% 的分数与最低 25% 的分数。
比例赔率逻辑回归。有几个包提供它，包括 rms 包。
还应该查看MASS:polr 的“有序逻辑或概率回归”。与使用 rms::lrm 相比，它的优势在于它不需要 rms 函数所需的附件数据准备。我的偏好是接受额外的努力，作为在 rms“环境”中增加功能的小代价。

标签： r glm

【解决方案1】：

安装包nnet，

library(nnet)
ODDSR <-multinom(DEPRESSION~AGE+MALE+LITERACY+COLLEGE+MARRIED, data = df)
exp(confint(ODDSR)) 
exp(coef(ODDSR))

成功了

【讨论】：