R语言 读取epiDisplay package中数据集HW93，分析数据中确定年龄和穿鞋是否是感染的危险因素

R语言是一种流行的统计计算和图形编程语言，对于数据分析有着强大的支持。如果你想使用`epiDisplay`包中的`HW93`数据集来研究年龄和穿鞋习惯是否与感染风险有关，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要安装并加载`epiDisplay`包，如果还没有安装，可以在R环境中运行`install.packages("epiDisplay")`，然后使用`library(epiDisplay)`加载它。

2. 导入数据集`HW93`，通常数据集会包含在`data()`函数下，你可以尝试运行`data(HW93)`。确认数据已经成功导入后，查看数据的结构和前几行，可以用`str(HW93)`和`head(HW93)`。

3. 确定变量名：假设年龄变量名为`age`，穿鞋习惯的变量可能是`wear_shoes`（如果数据中有这样的字段）。确保这两个变量已经被编码为适当的数据类型，比如年龄通常是数值型，而穿鞋习惯可能是因子（factor）类型。

4. 对于分类变量如穿鞋习惯，通常需要将其转换为哑变量（dummy variables），以便进行逻辑回归或其他统计分析。可以使用`model.matrix()`或`dplyr`包的`case_when()`函数来做这个转化。

5. 分析过程可以采用逻辑斯谛回归（logistic regression）模型，因为这是一个二元响应变量的问题。可以使用`glm()`函数建立模型，例如：

   model <- glm(infection ~ age + wear_shoes, data = HW93, family = "binomial")

6. 检查模型摘要，可以查看`summary(model)`了解系数、p值等信息，看是否年龄和穿鞋习惯显著影响了感染风险。

7. 可能还需要做预测和绘图，比如使用`predict()`函数生成预测值，`plot()`或`ggplot2`包来进行可视化。