【R语言】logistic回归（二）多因素logistic回归

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【R语言】logistic回归（二）多因素logistic回归

2024-07-05 08:34| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录前言一、多因素logistic回归分析1. 数据准备2. 回归分析

前言

logistic回归分析是医学统计分析过程中常用的一种影响因素分析的方法，最常用的是二元logistic回归分析，即以二分类数据为因变量的logistic回归分析。上次已经和大家分享了批量进行logistic回归分析的代码，接下来将分享多因素logistic回归分析的代码。

一、多因素logistic回归分析

多因素logistic回归分析一般的分析思路其实就是把单因素分析过程中发现的有意义的变量同时纳入logistic回归模型，除了纳入有意义的变量之外，还可以通过强制纳入其他变量构建不同的模型。多因素回归分析还包括逐步回归分析，以后有时间会进行整理分析，本文仅介绍全部纳入的代码。

1. 数据准备

首先，我们构建一个数据集供我们进行分析，同时方便大家复制学习：

set.seed(1234)#设置随机种子，保证生成数据一致 log_data summary(log_data) Y sex edu BMI 白蛋白随机血糖 Min. :0.0000 Min. :1.000 Min. :1.00 Min. :13.21 Min. :16.27 Min. :1.036 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:1.000 1st Qu.:2.00 1st Qu.:20.18 1st Qu.:30.94 1st Qu.:3.956 Median :1.0000 Median :1.000 Median :3.00 Median :22.17 Median :34.78 Median :4.816 Mean :0.5017 Mean :1.467 Mean :2.57 Mean :22.05 Mean :35.04 Mean :4.778 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.:4.00 3rd Qu.:23.98 3rd Qu.:39.19 3rd Qu.:5.579 Max. :1.0000 Max. :2.000 Max. :4.00 Max. :30.07 Max. :54.01 Max. :8.377

此处我们可以看到Y、sex、edu在本数据中被标记为计量资料了，所以我们需要利用as.factor()函数对数据进行因子化，当变量数较多时可以结合for循环可以批量处理：

#因子化 VarsC

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