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在线性模型中涉及多个变量都是分类变量的情况

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收藏 2014-07-26

在线性模型中涉及多个变量都是分类变量的情况：
y：数值变量
x1：数值变量
x2：数值变量
x3：分类变量，比如有A, B, C三个类
x4：分类变量，比如有P, Q, R三个类

我做了线性拟合，
res <- lm(y~ x1 + x2 + x3 + x4)
summary(res)
结果仅仅出现x1, x2, x3B, x3C, x4Q, x4R
那么x3A, x4P跑哪里去了？是不全融入到了Intercept中了？
如果是融进去了，那么如何区分x3A, x4P影响是否显著呢?

谢谢大家讨论和指导！
看后请思考后回复，不管是否正确，以供讨论。再次感谢！

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2014-7-27 03:52:04

楼主可以试试如下的修正:
res<-glm(y~ x1 + x2 + as.factor(x3) + as.factor(x4))

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2014-7-27 14:43:01

x3B, x3C是与x3A比较的结果，x4Q, x4R是与x4P比较的结果。
不知道楼主说的“x3A, x4P影响是否显著”究竟是什么意思。如果要看x3、x4这两个因子是否有影响，试试summary.aov(res)

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2014-7-28 23:17:18

mymei 发表于 2014-7-27 14:43
x3B, x3C是与x3A比较的结果，x4Q, x4R是与x4P比较的结果。
不知道楼主说的“x3A, x4P影响是否显著”究竟是 ...

非常感谢！我想我是明白了。我的问题是p, Q, R如果代表三类，想看看那个影响更大一些，如何才能看出啦呢？

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2014-7-29 08:37:16

说影响的话需要有个对照。如果分类变量只包含P、Q、R三个值，没法问这三类哪一类的影响大，因为不知道基准在哪。如果要比较这三类之间的差异，可以用多重比较，参看TukeyHSD函数。

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2014-7-29 08:58:50

学习了，多谢。

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