R中两个分类变量之间的交互答案

【问题标题】：Interaction between two categorical variables in RR中两个分类变量之间的交互
【发布时间】：2016-08-17 10:25:57
【问题描述】：

我们正在处理一个包含两个分类变量年龄组和性别的回归模型。

我们希望在两个分类变量之间包含一个交互项，但生成的模型仅显示所有年龄段的女性之间交互的影响。

我们如何调整代码，使其保持“26-30”岁的“男性”作为参考水平，并在其输出中显示所有其他组的效果？

调整码

count_med_op3 <- glm(Count_OP ~ Gender * age_group + otherfactors,
                     data = med, family = 'poisson')

想要的结果：

GenderMale:age_group"0-1" 
GenderMale:age_group"2-6"
GenderMale:age_group"7-18"
GenderMale:age_group"19-25"
GenderMale:age_group"31-36"
Genderfemale:age_group"0-1"
Genderfemale:age_group"2-6"
Genderfemale:age_group"7-18"
Genderfemale:age_group"19-25"
Genderfemale:age_group"26-30"
other factors

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

使用relevel：

# simulate some data
df_foo = data_frame(
  age = as.factor(sample(seq(10, 90, 10), 100, replace = TRUE)),
  y = rnorm(100),
  gender = as.factor(sample(c("Male", "Female"), 100, replace = TRUE))
)

# female as omitted level
df_foo %>% 
  lm(y ~ age*gender, data = .) %>% 
  summary()

# male as omitted level
df_foo %>% 
  lm(y ~ age*relevel(gender, ref = "Male"), data = .) %>% 
  summary()

【讨论】：