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之前的推文参考《R语言实战》介绍了R语言做Logistic回归分析的简单小例子,今天的推文继续,介绍一些Logistic回归分析结果的展示方法。 在文献中,我们常常看到以表格的形式展示各种回归结果(如Logistic回归,多重线性,Cox回归等),比如2019年发表在 Environment International 上的论文 Exposure of metals and PAH through local foods and risk of cancer in a historically contaminated glassworks area image.png image.png就采用表格的形式展示Logistic回归分析的结果,上述表格把有统计学意义的结果进行了加粗,使得读者看起来不那么费劲。那么,有没有更加直观的方法展示回归结果呢?当然有,那就是森林图。近年来,越来越多文献用森林图来展示回归的结果。接下来我们一起来学习一下如何用R作森林图。 第一步是准备数据森林图展示的数据通常是Logistic回归分析的系数和95%置信区间以及显著性检验的P值,那么如何获得这些结果呢? logistic回归分析的代码 data(Affairs,package = "AER") df |
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