如何用R做逻辑回归亚组分析(语言-r语言)

Question

请问如何用R做加权情况下的多元logistic回归的分层分析和亚组分析？

```r
m1 <- svyglm(y~x+x1+x2+x3+x4,
                     design = subset(design, x3 == 'No')
#其中x是研究的自变量，x1,x2,x3,x4为调整的协变量，我想对分类变量x3（只有No和Yes二分类）进行#分亚组，这是构建亚组分析的代码，但是此方法中x3作为调整变量后，subset里就不能进行分亚组了，#必须改成以下这种才行：

请问我的亚组分析有没有什么问题，应该怎么解决没法对协变量进行亚组分析的问题，或者有用R做多元分层分析的方法吗？

m1 <- svyglm(y~x+x1+x2+x4,
                     design = subset(design, x3 == 'No')#就是去掉调整的x3协变量，才可以进行亚组分析

```

Answer 1

TechWhizKid参考GPT回答：

• 通常，亚组分析是在模型估计之后进行的，而不是在模型估计过程中。对于加权的情况下的多元logistic回归的分层分析和亚组分析，以下是一个可能的解决方法：

• 首先你需要建立完整的模型，包括所有需要调整的协变量。然后，你可以在此模型的基础上，分别对不同亚组（比如x3的"No"组和"Yes"组）进行回归分析，并比较不同亚组的回归结果。

以下是实现的R代码：

# 完整的模型
m1_full <- svyglm(y ~ x + x1 + x2 + x3 + x4, design = design)

# 对x3="No"的亚组进行回归分析
m1_no <- svyglm(y ~ x + x1 + x2 + x4, design = subset(design, x3 == 'No'))

# 对x3="Yes"的亚组进行回归分析
m1_yes <- svyglm(y ~ x + x1 + x2 + x4, design = subset(design, x3 == 'Yes'))

# 你可以对比m1_no和m1_yes的回归结果，看看x的系数和显著性在不同亚组中是否有变化

• 这种方法的一个主要缺点是，你不能得到亚组之间的交互作用。如果你认为x3可能与x存在交互作用，那么你需要在模型中添加交互项，如下：

# 添加交互项的模型
m1_interact <- svyglm(y ~ x*x3 + x1 + x2 + x4, design = design)

# 这样，你可以看到x3和x之间的交互作用的系数和显著性

• 以上就是如何用R进行加权的多元logistic回归的分层分析和亚组分析的方法

二改：

• 我并非建议你在进行亚组分析的时候不应将进行分亚组的变量（在这个案例中是x3）放入模型中，我是在你提供的代码基础上给出了解决方案。

• 实际上，你可以将x3变量包含在模型中，这样做可以帮助你探索和理解这个变量与其他变量之间的交互作用。你可以通过添加一个交互项（如x*x3）到你的模型中来实现这一点。这种方法可以帮助你理解x3与其他变量之间的交互作用。

• 在我给出的解决方案中，我提出了将完整模型（包含x3）和亚组模型（不包含x3）比较的思路。这是因为当你想查看在x3为"No"或"Yes"的条件下，x的效应是否有变化时，你需要将x3变量从模型中剔除，然后在"No"和"Yes"的子集上分别建立模型。然后，你可以比较这两个模型的结果，来看x在x3的不同水平下的效应是否有差异。

• 总的来说，如果你对x3的影响和x3与其他变量之间的交互作用感兴趣，你应该在模型中包含x3。而如果你想要探索在x3的不同水平下x的效应是否有差异，你可以在不同的亚组（x3="No"或"Yes"）中建立模型并比较结果。希望这个解释能帮助你理解。