针对类别中点绘制对数赔率

Question

我有一个二元结果变量（疾病）和一个连续自变量（年龄）。还有一个集群变量clustvar。逻辑回归假设对数几率相对于连续变量是线性的。为了可视化这一点，我可以将年龄分类为（例如，0 到

logistic disease i.agecat, vce(cluster clustvar)
margins agecat, predict(xb)
marginsplot

但是，由于类别的宽度不相等，因此最好根据类别的中点绘制对数赔率。有什么方法可以手动定义 marginsplot 在 x 轴上绘制的值应该是 2.5、10、22.5、40 和（稍微任意）60，并且点间距适当？

Answer 1

如果有人有兴趣，我实现了所需的图表如下：

1. 使用代表类别中点的（整数）标签重新分类年龄变量略有不同：

   gen agecat = .
   
   replace agecat = 3 if age<6
   
   replace agecat = 11 if age>=6 & age<16
   
   replace agecat = 23 if age>=16 & age<30
   
   replace agecat = 40 if age>=30 & age<50
   
   replace agecat = 60 if age>=50 & age<.
   

2. 出于标签目的，创建了一个标签：

   label define agecat 3 "Less than 5y" 11 "10 to 15y" 23 "15 to <30y" 40 "30 to <50y" 60 "Over 50 years"
   
   label values agecat
   

3. 如上所述进行逻辑回归：

   logistic disease i.agecat, vce(cluster clustvar)
   

4. 使用边距并使用 marginsplot 绘图：

   margins agecat, predict(xb)
   
   marginsplot