У меня есть данные, которые выглядят следующим образом: есть группа из 27 субъектов с одной дихотомической переменной y1 в трех точках.Вероятность y1 различна между 3 временными точками (100%, 85% и 40% соответственно).
Я хочу доказать, что это разница значительного различия между каждым моментом времени (между t1-t2, t1-t3 и t2-t3).Для этого я хотел бы использовать логистическую регрессию с использованием множителя Лангранжа (или теста «Оценка» или «Рао» для R), следуя рекомендации этого другого вопроса
Моделированиеданных
library(dplyr)
library(multcomp)
funda = 25
y_sub1 = rbinom(funda, 1, 0.85)
y_sub2 = rbinom(funda, 1, 0.4)
y1 = c(rep(1,funda), y_sub1, y_sub2)
y1[2*funda + 3] = NA
time = c(rep("t1", funda), rep("t2", funda), rep("t3", funda))
ID_init = c()
for (i in 1:funda){
ID_init = c(ID_init, paste0("ID", i))
}
ID = rep(ID_init, 3)
df = data.frame(y1, time, ID)
логистическая регрессия:
mod_glm = glm(y1 ~ time, data = df, family = "binomial")
mod_glm = anova(mod_glm, test = "Rao")
mod_glm
mod_glm = glht(mod_glm, linfct = mcp(time = "Tukey")) %>% summary()
mod_glm
Однако я получаю это сообщение об ошибке:
Error in factor_contrasts(model) : no 'model.matrix' method for 'model' found!