R: GLM отбрасывает несколько моих переменных уровней в выводе - PullRequest
Новая
       86

R: GLM отбрасывает несколько моих переменных уровней в выводе

0 голосов
/ 27 сентября 2019

Я знаю, что этот вопрос теперь задавался несколько раз, и у меня есть все ответы, которые я смог найти, но все же, у меня немного другой случай:

У меня есть модель, предсказывающая Acc на двафакторы, а именно Condition и Language, каждый из которых имеет два уровня (переключение против не переключения; язык 1 против языка 2).Я хочу видеть коэффициент для всех уровней, включая их взаимодействия.Итак, что у меня есть: 

acc_summary <- summary(glm(Acc ~ Language*Condition, 
                           family = "binomial", data = my_dataset))
print(acc_summary)

Мой вывод на это: 

    > print(acc_summary)

Call:
glm(formula = Acc ~ Language * Condition, family = "binomial", 
    data = my_dataset)

Deviance Residuals: 
    Min       1Q   Median       3Q      Max  
-2.0528   0.5092   0.5762   0.6023   0.6076  

Coefficients:
                           Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)                  1.9773     0.1100  17.968   <2e-16 ***
LanguageL2                  -0.3622     0.1534  -2.361   0.0182 *  
ConditionSwitch             -0.2659     0.1518  -1.751   0.0799 .  
LanguageL2:ConditionSwitch   0.2466     0.2111   1.168   0.2427    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 2393.8  on 2817  degrees of freedom
Residual deviance: 2385.6  on 2814  degrees of freedom
AIC: 2393.6

Number of Fisher Scoring iterations: 4

Я знаю, что по алфавиту первые уровни будут использоваться как перехват (L1 и Nonswitch).Однако, если мой LanguageL1:ConditionNonswitch перехватывает мое взаимодействие, что случилось с LanguageL1:ConditionSwitch и LanguageL2:ConditionNonswitch?Я попытался добавить +0, тогда я просто увидел бы следующее: 

   Call:
glm(formula = Acc ~ Language * Condition + 0, family = "binomial", 
    data = my_dataset)

Deviance Residuals: 
    Min       1Q   Median       3Q      Max  
-2.0528   0.5092   0.5762   0.6023   0.6076  

Coefficients:
                           Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
LanguageL1                   1.9773     0.1100  17.968   <2e-16 ***
LanguageL2                   1.6151     0.1069  15.115   <2e-16 ***
ConditionSwitch             -0.2659     0.1518  -1.751   0.0799 .  
LanguageL2:ConditionSwitch   0.2466     0.2111   1.168   0.2427    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 3906.6  on 2818  degrees of freedom
Residual deviance: 2385.6  on 2814  degrees of freedom
AIC: 2393.6

Number of Fisher Scoring iterations: 4

Просмотр моего коэффициента для моего LanguageL1: ConditionSwitch очень важен для меня в случае этого эксперимента.Я не очень хорошо понимаю, как работает glm, поэтому любой совет будет очень полезен.Спасибо!

...