R语言中,有序逻辑回归要求哪个指标的P值大于0.05代表平行性检验合格?
时间: 2024-03-14 19:43:39 浏览: 21
在R语言中,有序逻辑回归模型的平行性检验可以使用`polr()`函数进行,其中的平行性检验是基于威尔克森秩和检验(Wald test)实现的。在进行平行性检验时,`polr()`函数的输出结果中会包含一个名为“Parallelism”的指标,该指标的P值表示平行性检验的显著性水平。一般来说,当“Parallelism”的P值大于0.05时,可以认为有序逻辑回归模型的平行性检验合格,也就是各个响应变量之间具有平行的趋势。
下面是一个示例代码,展示了如何使用`polr()`函数进行有序逻辑回归模型的平行性检验:
```R
# 加载MASS包
library(MASS)
# 读取数据
data("contraception")
# 构建有序逻辑回归模型
fit <- polr(contraceptive_method ~ ., data = contraception)
# 进行平行性检验
summary(fit)$Parallelism
```
以上代码中,使用了MASS包中的contraception数据集来进行有序逻辑回归模型的构建,并利用`summary()`函数来输出平行性检验的结果。其中,`summary(fit)$Parallelism`表示输出“Parallelism”指标的P值。如果该P值大于0.05,则说明平行性检验合格。
相关问题
卡方检验中p值大于0.05
当卡方检验中的p值大于0.05时,我们通常会接受原假设。这意味着我们没有足够的证据来拒绝原假设,也就是说观察到的数据与期望的理论分布之间的差异不是显著的。
在您提供的情况下,卡方检验的结果显示p值大于0.05,因此我们可以得出结论:大学生短视频平台浏览内容的类型与其所在专业之间可能没有显著关联。这意味着所在专业可能对大学生在短视频平台上浏览的内容类型没有明显影响。然而,需要注意的是,失败拒绝原假设并不意味着两个变量之间不存在关联,而只是暂时没有足够的证据来支持这种关联。进一步的研究可能需要进行。
如何用R语言实现有序逻辑回归的P,OR值,95%置信区间
在R语言中,可以使用 `polr()` 函数来拟合有序逻辑回归模型,并使用 `summary()` 函数来获取模型的P值和OR值。要计算系数的置信区间,可以使用 `confint()` 函数。
下面是一个示例代码,用于拟合有序逻辑回归模型并计算P值,OR值和置信区间:
```
# 加载 MASS 包
library(MASS)
# 读取数据
mydata <- read.csv("mydata.csv")
# 拟合有序逻辑回归模型
model <- polr(response ~ predictor, data = mydata)
# 获取模型的P值和OR值
summary(model)
# 计算系数的置信区间
confint(model, level = 0.95)
```
其中,`response` 和 `predictor` 分别是因变量和自变量的列名,`mydata` 是数据框对象。
`summary()` 函数将返回模型的P值和OR值,其中,P值用于衡量预测变量在不同类别之间的差异显著性,OR值用于衡量预测变量对因变量的影响程度。`confint()` 函数计算系数的置信区间,并指定置信水平为95%。