【发布时间】：2017-06-27 00:59:42
【问题描述】：
我正在构建一个包含大量数据（2146 个观察值）的回归模型。这些是重复测量，所以我将使用混合模型，但是，我总是喜欢从更简单的模型开始，以帮助查看数据的样子。问题是我的回归系数对我来说没有意义，而且我无法弄清楚为什么它们在添加到模型时会发生如此剧烈的变化。
这是第一个简单回归模型的示例：
fit1 <- lm(Outcome.Variable ~ Group, data = dat)
summary(fit1)
Call:
lm(formula = Outcome.Variable ~ Group, data = dat)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-225.63 -75.96 -4.60 67.78 356.84
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 364.104 4.677 77.847 < 2e-16 ***
GroupB -65.187 7.268 -8.969 < 2e-16 ***
GroupC -31.776 6.982 -4.551 5.63e-06 ***
GroupD -37.268 6.337 -5.881 4.73e-09 ***
GroupE -11.172 7.661 -1.458 0.144902
GroupF -29.707 8.188 -3.628 0.000292 ***
GroupG -10.443 6.963 -1.500 0.133853
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 91.42 on 2139 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.0464, Adjusted R-squared: 0.04372
F-statistic: 17.35 on 6 and 2139 DF, p-value: < 2.2e-16
这些系数对我来说很有意义，因为截距是 GroupA 的平均值，而其他每个组的估计值代表与 GroupA 的差异。快速检查数据表明这种解释是正确的：
library(dplyr)
dat %>%
group_by(Group) %>%
summarize(Outcome.Variable.Mean = mean(Outcome.Variable))
# A tibble: 7 × 2
Group Outcome.Variable.Mean
<chr> <dbl>
1 A 364.1045
2 B 298.9173
3 C 332.3286
4 D 326.8360
5 E 352.9324
6 F 334.3972
7 G 353.6617
我可以用我的第二个变量 Day 构建另一个简单的线性回归：
fit2 <- lm(Outcome.Variable ~ Day, data = dat)
summary(fit2)
Call:
lm(formula = Outcome.Variable ~ Day, data = dat)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-228.56 -43.45 -4.70 44.41 321.77
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 388.003 2.598 149.367 <2e-16 ***
Day2 -5.278 3.668 -1.439 0.15
Day3 -136.108 3.589 -37.921 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 68.28 on 2143 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.4669, Adjusted R-squared: 0.4664
F-statistic: 938.6 on 2 and 2143 DF, p-value: < 2.2e-16
再次，快速检查数据表明这些回归系数被正确解释：
dat %>%
group_by(Day) %>%
summarize(Outcome.Variable.Mean = mean(Outcome.Variable))
# A tibble: 3 × 2
Day Outcome.Variable.Mean
<fctr> <dbl>
1 1 388.0027
2 2 382.7242
3 3 251.8942
现在，当我将它们组合到模型中时，问题就来了：
fit3 <- lm(Outcome.Variable ~ Day + Group, data = dat)
summary(fit3)
Call:
lm(formula = Outcome.Variable ~ Day + Group, data = dat)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-212.456 -43.442 -2.864 41.000 305.607
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 413.942 3.912 105.806 < 2e-16 ***
Day2 -5.801 3.504 -1.656 0.0979 .
Day3 -136.663 3.429 -39.859 < 2e-16 ***
GroupB -66.126 5.185 -12.753 < 2e-16 ***
GroupC -31.813 4.980 -6.388 2.06e-10 ***
GroupD -37.654 4.521 -8.329 < 2e-16 ***
GroupE -9.777 5.465 -1.789 0.0738 .
GroupF -24.570 5.842 -4.206 2.71e-05 ***
GroupG -10.067 4.967 -2.027 0.0428 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 65.21 on 2137 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.5152, Adjusted R-squared: 0.5134
F-statistic: 283.9 on 8 and 2137 DF, p-value: < 2.2e-16
这些回归系数对我来说没有意义。截距应该是第 1 天 GroupA 的平均值，但是，对数据的检查表明情况并非如此：
as.data.frame(dat %>%
group_by(Day, Group) %>%
summarize(Outcome.Variable.Mean = mean(Outcome.Variable)))
Day Group Outcome.Variable.Mean
1 1 A 420.5681
2 1 B 331.6633
3 1 C 380.9213
4 1 D 382.2743
5 1 E 405.1115
6 1 F 392.5020
7 1 G 400.5005
8 2 A 405.3756
9 2 B 339.2346
10 2 C 389.3252
11 2 D 374.0798
12 2 E 388.7488
13 2 F 377.9685
14 2 G 395.5381
15 3 A 273.7767
16 3 B 229.6742
17 3 C 234.4119
18 3 D 230.6635
19 3 E 275.2313
20 3 F 254.7107
21 3 G 272.6063
这里发生了什么？如果不先了解这个更基本的模型中发生了什么，我不想继续使用混合模型。为什么截距不能代表第 1 天 GroupA 的平均值？即使截距和其他估计之间的差异也不正确。例如，截距与第 2 天之间的差值为 -5.8。但是，Day1 的 GroupA 和 Day2 的 GroupA 相差 15 分。
任何帮助理解这里发生的事情将不胜感激。
【问题讨论】：
标签： r regression modeling