R语言做logit分析得到HR

在R语言中，进行逻辑回归（Logistic Regression）通常用于预测二元结果，比如0和1、成功和失败等。当进行logit分析并得到Hypothesis Ratio（HR，也称为Risk Ratio），它是暴露组相对于对照组发生特定结局事件的风险比。HR大于1表示暴露因素增加风险，小于1则降低风险，等于1则表示无关联。

以下是进行logit分析的基本步骤：

1. **加载数据和库**：首先需要安装和加载`stats`包（内建于R中），以及其他数据处理库如`dplyr`和`ggplot2`（如果需要）。

library(stats)
library(dplyr)
library(ggplot2)

2. **数据预处理**：检查数据，清洗缺失值和异常值，将分类变量转化为哑编码或其他适当形式。
3. **模型建立**：使用`glm()`函数创建逻辑回归模型，其中因变量通常是二元的（0/1），自变量是解释变量。

model <- glm(outcome ~ predictor1 + predictor2, data = your_data, family = binomial)

4. **获取HR**：使用`coef()`函数查看系数，其中exp()函数是对数几率变换后的效应估计（包括了HR），它乘以参考水平的预测概率就是HR。

hr <- exp(model$coefficients[2])

5. **解读和可视化**：理解系数的意义，通过`summary()`函数查看统计量，也可以用`expsummary()`包对结果进行更友好的呈现。有时会用`ggplot2`画出效果图（if-else plot）来直观展示结果。