R语言阈值效应分析代码 R语言阈值效应分析代码

在R语言中，阈值效应分析通常用于研究某个变量（比如收入、年龄等）超过某个特定值后，其对结果的影响是否发生显著变化。这种分析可以使用`margins()`函数结合`ggplot2`包来进行，例如在` margins()`函数中设置`at`参数来指定阈值点。

下面是一个简单的例子，假设我们有一个数据框`df`，其中包含变量`x`和`y`，我们要检查`x`超过50时，对`y`的影响是否有显著改变：

# 首先加载所需的库
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(car)

# 假设你的数据集像这样
data <- df %>%
  mutate(y_with_threshold = ifelse(x > 50, y * 2, y))  # 创建新的列，模拟阈值影响

# 使用margins()进行分析
threshold_effect <- margins(data, at=list(x=c(0, Inf, 50)))  # 分别计算x小于等于50、大于50以及无限大时的效果
summary(threshold_effect)

# 创建图形展示阈值效应
ggplot(data, aes(x=x, y=y_with_threshold)) +
  geom_line(aes(group = interaction(x > 50, x))) +  # 根据阈值绘制两条线
  geom_vline(xintercept=50, linetype="dashed")  # 添加虚线表示阈值

在这个代码里，`summary(threshold_effect)`会给出各个阈值下的边际效果（边际预测），而`geom_line()`则会在图表上直观地显示x小于等于50和大于50时y的线性趋势区别。