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を使用して、多変数ロジスティック回帰モデルのテーブルを作成しようとしていますstargazer。モデル係数の代わりに、オッズ比とその信頼区間を含めたいと思います。

このリンクのおかげで、係数をオッズ比に置き換える方法を見つけましたが、CIで同じことを行うと問題が発生します。OR +/- 1.96 倍のリストを使用して CI を計算するstargazerような引数を与えると、これは正しくありません。se = *a list of the standard errors or exp(standard errors)*

UCLA DAEの最初の部分のサンプル コードを次に示します。

library(stargazer)
mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
mydata$rank <- factor(mydata$rank)
mylogit <- glm(admit ~ gre + gpa + rank, data = mydata, family = "binomial")
summary(mylogit) 

# Table with coefficients
stargazer(mylogit, ci = T, single.row = T, type = "text")

# Table with Odds Ratios, but the CI is not right
OR.vector <- exp(mylogit$coef)
stargazer(mylogit, coef = list(OR.vector), ci = T, single.row = T, type = "text")

# Correct CIs
CI.vector <- exp(confint(mylogit))
cbind(OR = OR.vector, CI.vector)
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この質問を手伝ってくれた Marek に感謝します。この例で私のために働いたコードは次のとおりです。

library(stargazer)
mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
mydata$rank <- factor(mydata$rank)
mylogit <- glm(admit ~ gre + gpa + rank, data = mydata, family = "binomial")
summary(mylogit) 

# Table with coefficients
stargazer(mylogit, ci = T, single.row = T, type = "text")

OR.vector <- exp(mylogit$coef)
CI.vector <- exp(confint(mylogit))
p.values <- summary(mylogit)$coefficients[, 4]

# Table with ORs and CIs
stargazer(mylogit, coef = list(OR.vector), ci = T, 
          ci.custom = list(CI.vector), p = list(p.values), 
          single.row = T, type = "text")
于 2013-10-31T08:29:01.903 に答える