R数据分析：二分类因变量的混合效应，多水平logistics模型介绍
今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ，混合效应logistics回归模型，这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法：
Mixed Effects Logistic Regression is sometimes also called Repeated Measures Logistic Regression, Multilevel Logistic Regression and Multilevel Binary Logistic Regression .
之后如果你遇到重复测量logistics回归，多水平logistics回归，你就应该知道他们都是指的是混合效应logistics回归模型这一个东西。
模型介绍
重复测量和嵌套数据是科研中很常见的，此时需要考虑多水平模型来更好地分解变异，因变量是二分类变量的时候我们会用logistics回归，多水平模型和logistics模型两个一结合就是非常经典的广义线性混合模型之一-----------多水平logistics回归。
就是这么简单。
为了更好地帮助大家理解，我们先回顾一下混合效应的一般写法，以随机截距为例子，当我们的因变量是连续的，此时我们可以做混合效应模型，比如我们的随机截距混合效应模型就是如下，其中uj就叫做随机截距（去翻翻之前的文章哈）：
再扩展一下，当我们的因变量Y不是正态分布的时候，我们就有广义线性随机效应模型如下：
多了一个链接函数link funtion，其余都一样的。这个链接函数可以是logit，可以是probit等等。
那么具体到因变量是二分类的时候我们就要用logit链接函数了。
此时我们的混合logistics模型的图示如下：
左上角就是大家都知道的logistics回归模型，右上角是随机截距logistics模型，左下角是随机斜率logistics回归模型，右下角就是既有随机截距又有随机斜率的logistics模型啦，和之前给大家写的线性混合模型一模一样的。
然后对于这么一个随机截距模型，我们有固定效应部分的系数如下表：
其中β0就是截距，是x取0的时候y取1的log-odds（看不明白log-odds的同学去瞅瞅logistics机器学习的文章哈），β1是在控制了其余变量的情况下x每增长一个单位，log-odds的增长量；我们要报告的expβ1，这个就是odds ratio，就是论文中常见的风险相对于参考组增加多少多少倍的意思。
我们还有随机效应部分的系数：
此部分就体现出来整个模型的变异分解，Uj就是组（嵌套的高水平）j对log-odds的作用，这就体现了嵌套数据的影响。这个uj也是服从正态分布的，标准差σ就是组水平上的效应扰动。
模型设定
在R语言中具体的随机效应的设定，请大家参考下表（建议大家收藏起来，自己试试哈）：
依然是给大家写一个例子：
实例解析
首先还是先介绍一下手上的数据，一个医院不同医生接诊的肺癌患者的数据库，很明显我们知道，病人是嵌套在医生水平的，我现在感兴趣病人病情恢复情况remission的相关因素，包括病人的特征和医生的特征：
数据大概长这样：
超级简单的一个示例数据哈，其中DID是医生编号，Experience是医生的经验，我现在简单的认为，医生经验和病人病情都会对恢复结局产生影响，我就想跑跑回归看看结果，考虑到数据的嵌套特性我得使用多水平模型，remission是一个二分类变量，于是我们得考虑用多水平的logistics模型。
拟合模型的代码如下：
m_ri <- glmer(remission ~ CancerStage * Experience +(1 | DID), data = d, family = binomial, control = glmerControl(optimizer = "bobyqa"))我们用到的函数是glmer，这个是专门的广义线性混合模型的拟合函数，其参数一般形式如下：
在使用该函数的时候，我需要在formula参数中设定模型的固定效应和随机效应，family参数用来设定模型链接函数的分布族，control参数用来设定模型优化器，nAGQ越大模型拟合越慢同时也越精确。
运行我们刚刚的代码输出结果如下图：
看固定效应的系数：Experience的系数是正的0.09，内在的意思就是提示我们看病的时候还是得去找老大夫。哈哈哈。
其实这个模型还是有交互项的，就是相同的病情在不同经验的大夫手上结果会不会有差异，看图：
plot_model(m_ri, type = "int")
我们的分析结果再一次应证了得肺癌了应该去看经验丰富的老大夫才好。
模型的输出结果中是有拟合优度指标的：
比如有同学好奇，这个数据我就用普通的logistics回归，它的结果和多水平logistics回归到底差异有多大？
好的，我们来把两个结果放一起看看：
m2 <- glm(remission ~ CancerStage * Experience, data = d, family = binomial)
从输出结果看，两个模型对系数的结论似乎都是一致的，但是，一定注意R方，多水平模型的R方是普通logistics回归的2倍，模型的AIC也小很多；ICC这个是看有没有嵌套的指标，此例中icc达到了快0.5，也提示组内相关很大，我们有必要考虑数据的嵌套特性。
上面的优势就导致多水平logistics回归的系数估计一定是比普通回归更为准确的。
当然，你还可以进行模型间的Likelihood ratio test似然比检验：
anova(m_ri, m2)
模型比较的结果也显示多水平模型是显著地优于普通logistics回归模型的。
以上就是多水平logistics模型的做法。上面的例子中我只跑了随机截距模型，大家可以用同样的设定自己跑跑随机斜率模型，然后进行模型比较，练练手。
小结
今天给大家写了logistics多水平模型的做法，希望能给大家以启发，感谢大家耐心看完，自己的文章都写的很细，代码都在原文中，希望大家都可以自己做一做，请转发本文到朋友圈后私信回复“数据链接”获取所有数据和本人收集的学习资料。如果对您有用请先收藏，再点赞分享。
也欢迎大家的意见和建议，大家想了解什么统计方法都可以在文章下留言，说不定我看见了就会给你写教程哦，另欢迎私信。
如果你是一个大学本科生或研究生，如果你正在因为你的统计作业、数据分析、模型构建等发愁，如果你在使用SPSS,R，Python，Mplus, Excel中遇到任何问题，都可以联系我。因为我可以给您提供最好的，最详细和耐心的数据分析服务。
如果你对Z检验，t检验，方差分析，多元方差分析，回归，卡方检验，相关，多水平模型，结构方程模型，中介调节，量表信效度等等统计技巧有任何问题，请私信我，获取详细和耐心的指导。
If you are a student and you are worried about you statistical #Assignments, #Data #Analysis, #Thesis, #Reports, #Composing, #Quizzes, Exams.. And if you are facing problem in #SPSS, #R-Programming, #Excel, Mplus, then contact me. Because I could provide you the best services for your Data Analysis.
Are you confused with statistical Techniques like z-test, t-test, ANOVA, MANOVA, Regression, Logistic Regression, Chi-Square, Correlation, Association, SEM, multilevel model, mediation and moderation etc. for your Data Analysis...??
Then Contact Me. I will solve your Problem...
往期精彩
R数据分析：用R语言做meta分析
R数据分析：用R语言做潜类别分析LCA
R数据分析：贝叶斯定理的R语言模拟
R数据分析：如何用R做验证性因子分析及画图，实例操练
R数据分析：有调节的中介
R数据分析：倾向性评分匹配完整实例（R实现）
R数据分析：如何用R做多重插补，实例操练
R文本挖掘：文本聚类分析
R数据分析：混合效应模型实例
R文本挖掘：中文词云生成，以2021新年贺词为例
R数据分析：多分类逻辑回归
R文本挖掘：中文词云生成
R数据分析：中介效应的做法
R文本挖掘：词云图怎么做，worldcloud2初识
R数据分析：随机截距交叉滞后RI-CLPM与传统交叉滞后CLPM
R数据分析：竞争风险模型的做法和解释
R数据分析：中介作用与调节作用的分析与解释
R数据分析：生存分析的做法和结果解释
R数据分析：潜在剖面分析LPA的做法与解释
R数据分析：倾向性评分匹配实例操作
R数据分析：如何做潜在剖面分析Mplus
R数据分析：多水平模型详细说明
R数据分析：资料缺失值的常见处理方法
R数据分析：结构方程模型（SEM）介绍
R数据分析：论文中的轨迹的做法，潜增长模型和增长混合模型
R数据分析：交互作用的简单斜率图做法及解释
R数据分析：二分类因变量的混合效应，多水平logistics模型介绍相关推荐
- 逻辑回归能摆平二分类因变量，那……不止二分类呢？
相信大家已经了解,逻辑回归能帮助我们解决的,是因变量有且只有两种类别的问题,比如我们之前例子里,一场选举中选民投票给两位候选人中的哪一位.通过逻辑回归,我们可以研究各种自变量与我们关心的二分类因变量之 ...
- ML之分类预测之ElasticNet之PLoR：在二分类数据集上调用Glmnet库训练PLoR模型(T2)
ML之分类预测之ElasticNet之PLoR:在二分类数据集上调用Glmnet库训练PLoR模型(T2) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 for iStep in ...
- R语言 | 二分类和多分类的逻辑回归实现
目录 二分类逻辑回归 数据准备 模型构建 模型检验 多分类逻辑回归 二分类逻辑回归 首先,我先展示下我逻辑回归的总体代码,如果有基础的同志需要的话,可以直接修改数据和参数拿去用呀: library(l ...
- 基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究
全文链接: http://tecdat.cn/?p=2596 在本文中,我们描述了灵活的竞争风险回归模型.回归模型被指定为转移概率,也就是竞争性风险设置中的累积发生率(点击文末"阅读原文&q ...
- R语言线性混合效应模型（固定效应随机效应）和交互可视化3案例
最近我们被客户要求撰写关于线性混合效应模型的研究报告,包括一些图形和统计输出. 视频:线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例 线性混合效应模型(LMM,Li ...
- 如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=24647 线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的,并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述(点击文末"阅读原文" ...
- R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据...
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=24203 本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM(广义线性模型) (点击文末"阅读原文"获取完整代码数据). 当前 ...
- 非线性混合效应 NLME模型对抗哮喘药物茶碱动力学研究
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=24074 茶碱数据文件报告来自抗哮喘药物茶碱动力学研究的数据.给 12 名受试者口服茶碱,然后在接下来的 25 小时内在 11 个时间点测量血清 ...
- 【统计学习方法】感知机对鸢尾花(iris)数据集进行二分类
本文摘要 · 理论来源:[统计学习方法]第二章 感知机 · 技术支持:pandas(读csv).matplotlib(画图).numpy.sklearn.linear_model.Perceptron ...
- Tensorlfow2.0 二分类和多分类focal loss实现和在文本分类任务效果评估
Tensorlfow2.0 二分类和多分类focal loss实现和在文本分类任务效果评估 前言 二分类 focal loss 多分类 focal loss 测试结果 二分类focal_loss结果 ...
最新文章
- socket第三方库 AsyncSocket(源码注释解读.转)
- python学哪个版本-Python学习，要选哪个版本？
- 信息系统项目管理师-论文专题(二)整体管理论文写作
- 【计算机组成原理】指令执行过程
- CSS3之2D与3D变换
- Windows + IDEA + SBT 打造Spark源码阅读环境
- 腾讯专利多大吓人，专利之王，一点都不过分
- Visual Studio 2008 编译程序时的 mt.exe 返回错误
- mysql怎么判断2个时间戳为同一天_php如何判断两个时间戳是一天
- ACL2016最佳论文：通过交互学习语言游戏
- C# TextBox光标操作 光标定位 光标移动到最后
- 数字全息 matlab,基于MATLAB实现的数字全息实验系统
- 如何编写用户故事的验收标准
- chrome浏览器如何设置黑色背景
- HFSS15 win10安装
- 4 anbox 树莓派_使用树莓派制作的远程开门器
- a、button、input点击出现蓝色边框，如何去掉
- 人工智能基础（高中版）教材补充和资源分享之番外篇 Cozmo+Python+ROS+AI
- Oracle表中数据小数写到前台是百分数显示
- 指定月份获取每周开始和截止时间，不足一周下个月的补足一周，以周六为标准