我正在運行一個回歸，其中 NJ 是治療組，PA 是對照組。但是，當我運行回歸時，PA 是處理過的變數。PA實際上是未治療組，應該是基線。我該如何改變？
cardkruger = read.csv('https://raw.githubusercontent.com/bandcar/Examples/main/cardkruger.csv')
reg = lm(fte ~ t*treated, cardkruger)
summary(reg)
輸出：
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 17.0652 0.4986 34.224 <2e-16 ***
t 0.5075 0.7085 0.716 0.4740
treatedPA 2.8835 1.1348 2.541 0.0112 *
t:treatedPA -2.9140 1.6105 -1.809 0.0708 .
uj5u.com熱心網友回復：
有多種方法可以做到這一點，但
cardkruger$treated <- relevel(factor(cardkruger$treated), "PA")
是更改基線的最簡單方法（在運行回歸之前執行此操作）。來自?relevel：
一個因子的水平被重新排序，以便“ref”指定的水平在前，其他水平向下移動。
該factor()陳述句用于將變數從字符向量轉換為無序因子；這里沒有理由對其進行排序（“有序”與“無序”的術語非常令人困惑：參見例如有序因子變數的標簽）
如果你喜歡 tidyverse，你可以做
library(readr)
library(forcats)
library(dplyr)
cardkruger <- (read_csv('https://raw.githubusercontent.com/bandcar/Examples/main/cardkruger.csv')
|> mutate(across(treated, fct_relevel, "PA"))
)
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/caozuo/533033.html
標籤：r回归