Rでロジスティック回帰分析

# RIE TAKAMATSU 2020/5/26

# ロジスティック回帰分析

#getwd()で示されたフォルダに、w1.savを入れておく

getwd()

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install.packages("rms") #Logistic Regression Model

install.packages("gmodels") #Cross Table

install.packages("summarytools") #記述統計

install.packages("gplots")

install.packages("MASS")

install.packages("texreg")

install.packages("vcd")

install.packages("tidyverse")

####### load packages----

library(rms)

library(gmodels)

library(gplots)

library(MASS)

library(texreg)

library(vcd)

library(summarytools)

library(tidyverse)#tidyverse

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#配布データはw1。もとはworld value survey#6 2010, Japan

#読み込み

library(haven)

d1 <- read_sav("w1.sav")

View(d1)

#そのデータから、「使う変数のみで」NAのないデータにする

d2 <-

  d1 %>%

  select(V176,V177,V234,V239,V240,V242,V248)

head(d2)

#欠損値NAのあるケースを除く

d3<-na.omit(d2) 

head(d3)

#名前がみにくいときは変えてしまうと楽

d4 <- 

  d3 %>%

  mutate(nmoney = V176,

         nnight = V177,

         sup = V234,

         sex = V240,

         sincome = V239,

         age = V242,

         edu = V248  )

head(d4)

## 記述統計（１変数）-----

summary(d4) #すべて

#library(summarytools)

d4 %>% 

  descr(stats = c("mean", "sd", "min", "max", "n.valid"), transpose = TRUE, headings = FALSE)

#### 図で確認-----

##factor はカテゴリカル変数に対してつける sup 権限

plot(factor(d4$sup))

plot(factor(d4$sup) ~ factor(d4$sex))

#### クロス表 summarytoolsを使う場合----

ctable(d4$sex, d4$sup)

###二項ロジスティック回帰分析

table(d4$sup)#権限がない＝２、権限がある＝１

f1 <- lrm(sup ~ sex, d4) #走りますが

screenreg(f1)#女性は権限がない

#従属変数は、一般に「ある=1、ない=0」としておくほうが読みやすい

#従属変数をダミーに変えたい場合

#権限がない＝０、権限がある＝１

d4$sup0<-(-1)*d4$sup+2

table(d4$sup,d4$sup0)

#性別も女性ダミーに

d4$sexf<-d4$sex-1

ctable(d4$sexf, d4$sup0)

#二項ロジスティック回帰分析（修正後）

f1a <- lrm(sup0 ~ sexf,d4) 

screenreg(f1a)

f1a

#オッズ比の出し方

coef(f1a) #係数

exp(coef(f1a)) #exp()

round(exp(coef(f1a)), 3) #小数点以下3桁に

#変数追加

f2 <- lrm(sup0 ~ sexf+sincome,d4)#世帯収入、ただし理論的な説明がしにくい

screenreg(f2)

#2つのモデルを表にできる

screenreg(list(f1a, f2), digits = 3, include.lr = FALSE)