Я работаю над обзором из 84 столбцов и 1000 записей, в основном с количественными или двоичными переменными (0 для «Нет» или 1 для «Да»). Более конкретно, я хотел бы попытаться изучить взаимосвязь между количественной переменной, соответствующей психическому состоянию здоровья, с множеством «бинарных» или количественных переменных, с множественной линейной регрессией.
Вот пример фрейма данных с 5 столбцами:
level_mental_state_health ; is_poor; is_alone; with_someone; wifi_quality; ..; ..
5.56; 1; 0; 1; 4.78; ..; ..
7.80; 0; 1; 0; 3.65; ..; ..
9.56; 0; 1; 0; 8.14; ..; ..
.
.
Например, я хотел бы знать, влияет ли бедность или нет на психическое здоровье, или если бедность И с детьми влияет на психическое здоровье, et c.
Вопрос, который я задаю себе: есть ли в R способ помочь мне найти переменные для включения в мою модель множественной линейной регрессии, чтобы она была как можно более значимой? Потому что до сих пор я работал только с данными с 3-4 столбцами. Мне было достаточно удалить или добавить столбцы, чтобы скорректировать мою модель. Но с 84 столбцами эта работа мне кажется невозможной.
Большое спасибо.