使用 glmer 进行逻辑回归，如何验证响应参考

Question

我的问题很简单，但我无法在 R 手册或在线搜索中找到明确的答案。使用 glmer 进行逻辑回归时，是否有一种好方法可以验证您对响应变量的参考是什么？

我得到的结果始终与理论完全相反，我认为我的响应变量必须与我的意图相反，但我无法验证。

我的响应变量用 0 和 1 编码。

谢谢！

Answer 1

您可以模拟一些您知道真实效果的数据...?simulate.merMod 使这相对容易。无论如何，

• 这些影响是根据它们对 1 响应的对数赔率的影响来解释的
• 例如，0.5 的斜率意味着预测变量增加 1 个单位会使观察到 1 而不是 0 的对数几率增加 0.5。
• 对于此类问题，glmer 从glm 继承其框架。特别是，?family 指出：

对于“二项式”和“准二项式”族，响应可以 可以通过以下三种方式之一指定：

   1. As a factor: ‘success’ is interpreted as the factor not
      having the first level (and hence usually of having the
      second level).

   2. As a numerical vector with values between ‘0’ and ‘1’,
      interpreted as the proportion of successful cases (with the
      total number of cases given by the ‘weights’).

   3. As a two-column integer matrix: the first column gives the
      number of successes and the second the number of failures.

您的数据是#2 的（常见）特例（每种情况的“成功比例”为零或 100%，因为每次观察只有一个案例；权重向量是全为的向量默认）。