网站开发硬件要求,哪个网站做摄影师好,站内seo怎么做,申请个人手机网站空间在SCI文章中#xff0c;交互效应表格#xff08;通常是表五#xff09;能为文章锦上添花#xff0c;增加文章的信服力#xff0c;增加结果的可信程度#xff0c;还能进行数据挖掘。什么是亚组#xff0c;通常就是特殊类型人群#xff0c;比如男女#xff0c;种族等交互效应表格通常是表五能为文章锦上添花增加文章的信服力增加结果的可信程度还能进行数据挖掘。什么是亚组通常就是特殊类型人群比如男女种族等就是说你的数据放入特殊人群中结果还可靠吗如果在各个特殊人群中你的结果很稳定说明你的结论很可靠。如果亚组的结论和你的数据数据结论相反你可以拿来做个新论题。还可以比较不同亚组之间有无区别比如做了心脏支架和没做支架的区别可以发现很多新思路易于数据挖掘。 目前不少粉丝私信问我上面这种亚组交互的表格怎么做 在既往咱们已经在文章《scitb5函数2.1版本交互效应函数P for interaction发布----用于一键生成交互效应表、森林图》中已经介绍了可以生成亚组交互表格的scitb5函数但是在X为分类变量的时候生成的亚组交互函数是如下图所示这样的 这两个表格是有区别的主要是参照物不同就拿第一个表格的SEX这栏来说第一个表格主要是两个亚组男和女的情况在男的这个亚组中Q2-4是和Q1进行比较女的亚组中也是一样Q2-4是和Q1进行比较。因此会有两个Ref因为分成了两个层。 在第二个表格进行了另外一种方式对数据的处理等于是把数据分层了8个亚组女性Q1组女性Q2组女性Q3组女性Q4组男性Q1组男性Q2组男性Q3组男性Q4组以女性女性Q1组为参考其他数据和它进行了参考。 两种方法各有所长都有文章进行发表既往的scitb5函数生成的是第二种表格。 应粉丝的要求我又编写了新的亚组交互函数用于生成下图也就是第一张图的这种表格就叫newscitb5函数想要取个响亮的名字真费劲 下面我来给大家演示一下这种表格我们Y只能是二分类的X可以是连续的和分类的但最后都按分类的来处理。 咱们先导入数据和我写的函数需要survival包和lmtest支持这两个包要先安装
bc-read.csv(E:/r/test/zaochan.csv,sep,,headerTRUE)
bc - na.omit(bc)这是一个关于早产低体重儿的数据公众号回复早产数据可以获得该数据低于2500g被认为是低体重儿。数据解释如下low 是否是小于2500g早产低体重儿age 母亲的年龄lwt 末次月经体重race 种族smoke 孕期抽烟ptl 早产史计数ht 有高血压病史ui 子宫过敏ftv 早孕时看医生的次数bwt 新生儿体重数值。 我们先把分类变量转成因子
bc$race-ifelse(bc$raceblack,1,ifelse(bc$racewhite,2,3))
bc$smoke-ifelse(bc$smokenonsmoker,0,1)
bc$low-factor(bc$low)
bc$race-factor(bc$race)
bc$ht-factor(bc$ht)
bc$ui-factor(bc$ui)
bc$smoke-factor(bc$smoke)导入我写的函数导入成功的话应该左下角出现13个函数
source(E:/r/myfit/newscisub13.R)接下来咱们需要定义协变量和分层因子cov1就是你模型中的协变量Interaction就是你的分层变量
cov1-c(age)
Interaction-c(ht,ui,smoke)生成数据data就是你的数据x就是你研究的变量y就是你的结局变量结局变量必须是分类变量Interaction就是你的分层变量cov就是你的协变量familyglm这里是固定的
out-newscitb5(databc,xrace,ylow,InteractionInteraction,cov cov1,familyglm)这样表格就可以轻松生成了。下面咱们来手动检验一下咱们的结果对不对以ht为例子如果你购买了既往的scitb5函数也可以这样做出上面表格 先把数据分层ht的两个亚组数据
dat1-subset(bc,bc$ht0)
dat2-subset(bc,bc$ht1)生成两个亚组的数据模型
fit1-glm(low~raceage,family binomial,data dat1)
fit2-glm(low~raceage,family binomial,data dat2)生成两个模型结果 咱们可以看到手动手动算出来和咱们的表格一模一样如果你购买了是scitb5再把做出来的交互值填进去就做好啦。
下面咱们来做一个下图这样带有 p for trend的 做出这样p for trend的必须有两个条件第一个是我们观察的变量X必须是连续变量2是转换后的分类必须大于3个等级就是像上图一样必须有G0,G1和G2一共3个只有2个是做不出来趋势的。你看第一张图的时候它的X变量也是一个连续变量做了分位数后再行亚组比较的
cov1-c(ui)
Interaction-c(ht,race,smoke)
out-newscitb5(databc,xage,ylow,InteractionInteraction,cov cov1,familyglm,containF)出现下面红字并不是报错而是提醒你观察变量X是个连续变量 有些细心的粉丝可能发现了ht等于1的时候有个p for trend的值没有算出来是缺失的为什么会这样呢下面我来手动算下给大家看看方法是参照了文章《手把手教你R语言计算校正混杂因素后的P for trend》我这里就不解释了直接算了 咱们先要把年龄进行分段然后进行标识
fenwei-quantile(bc$age,c(0,.25,.50,.75,1))
Q-cut(bc$age,breaksc(fenwei),right F,labels c(0,1,2,3))#把 age 划分为 4 个等分到区间但是传统方法算出来有个小缺点它的最右侧不算进去所以咱们可以看到有一个缺失这里我使用我自编小程序转换一下
Q-rankvar(bc$age,4)
bc$Q-Q大家看下我这里是没有缺失值的其他都一样然后和刚才一样把数据分组
dat1-subset(bc,bc$ht0)
dat2-subset(bc,bc$ht1)再dat1中把中位数加进去
library(dplyr)
dat1-dat1 %% group_by(Q) %%mutate(Median median(age,na.rmTRUE))%%ungroup()上图可以看到中位数已经生成带入模型就可以了
f-glm(low~Medianui,family binomial,data dat1)
summary(f)最后咱们可以看到P值是0.361和咱们计算的一模一样如果你是手动计算有缺失值的话可能会和我算的差一点但是也应该差不多 接下来咱们来看看为什么 ht1这组跑不出来主要再数据结构上ui这里只有一个分类 我们可以看到只有一个分类是组成不了模型的
dat2-dat2 %% group_by(Q) %%mutate(Median median(age,na.rmTRUE))%%ungroup()
f-glm(low~Medianui,family binomial,data dat2)所以有时候不是数据多少的问题结构也很重要。接着这个问题如果使用函数过程中遇到这个报错 Error in getpfi(xlv, xxname, yvname, Interaction, flmadj, tmp0, xvname_, : 找不到对象’mdli’ 也是一模一样的情况你的代码没错函数也没错就是你的交互变量的亚组数据太少生成不了模型处理就是可以删除莫格数据过少的亚组变量或者增加数据量。
最后介绍一下怎么调节分位数回归的个数默认是4个我换个大点的数据来演示一下
library(foreign)
bc - read.spss(E:/r/Breast cancer survival agec.sav,use.value.labelsF, to.data.frameT)
bc - na.omit(bc)我们先来看看数据公众号回复乳腺癌可以获得数据 age表示年龄pathsize表示病理肿瘤大小厘米lnpos表示腋窝淋巴结阳性histgrad表示病理组织学等级er表示雌激素受体状态pr表示孕激素受体状态status结局事件是否死亡pathscat表示病理肿瘤大小类别分组变量ln_yesno表示是否有淋巴结肿大time是生存时间后面的agec是我们自己设定的不用管它。 分类变量转成因子
bc - na.omit(bc)
bc$er-as.factor(bc$er)
bc$pr-as.factor(bc$pr)
bc$ln_yesno-as.factor(bc$ln_yesno)
bc$histgrad-as.factor(bc$histgrad)
bc$pathscat-as.factor(bc$pathscat)定义分层变量和协变量
cov1-c(er)
Interaction-c(ln_yesno,histgrad)生成数据默认是4个分组
out-newscitb5(databc,xage,ystatus,InteractionInteraction,cov cov1,familyglm)想要调节成5个只需调节num参数
out-newscitb5(databc,xage,ystatus,InteractionInteraction,cov cov1,familyglm,num5)这样就轻松生成了。这个过程还生成了每个分位数的P值但是不知道怎么做表格所以没有导出来。COX回归版本正在写还要等一等。
如果还是不会可以看下面视频操作。 新版亚组交互效应函数P for interactionnewscitb5 1.3版本发布--用于一键生成交互效应表 有问题可以私信我。获取新版亚组交互函数可以看下面这篇文章
新版亚组交互效应函数P for interactionnewscitb5 1.3版本发布–用于一键生成交互效应表
