#r #logistic-regression #hierarchical-data #ordinal #multilevel-analysis
#r #логистическая регрессия #иерархия-данные #порядковый #многоуровневый анализ
Вопрос:
В настоящее время я пытаюсь оценить порядковую модель логистической регрессии с иерархическими данными в R (моя зависимая переменная имеет три категории, а данные получены из 50 штатов США; Мне просто нужны случайные перехваты, без случайных наклонов, но у меня также есть межуровневое взаимодействие). В Stata я бы использовал команду «meologit», но я не могу найти эквивалент в R. Есть ли команда, которая позволяет мне вычислить такую модель? Я уже читал о clmm и clmm2 в порядковом пакете и о mixor, но, насколько я понял, для них нет многоуровневой опции. В качестве альтернативы, я пробовал lmer, но я не думаю, что могу указать, что я хочу рассчитать там порядковую модель логистической регрессии.
У кого-нибудь есть какие-либо советы для меня?
Большое вам спасибо и хорошей недели, Р.Ван
Комментарии:
1. Я полагаю, вы уже видели этот вопрос stats.stackexchange.com/questions/238581 / … Если вы не возражаете перейти на байесовский, вот несколько хороших примеров, таких как data.princeton.edu/pop510/pop510slides11.pdf или stats.stackexchange.com/questions/225963 /… или (не порядковый, но весьма полезный) mc-stan.org/users/documentation/case-studies /… Вы можете подготовить межуровневое взаимодействие при построении матрицы проектирования. Дайте мне знать, если это поможет
2. Дорогой Джон, спасибо за ваш ответ! Я уже видел другой пост, но clmm и clmm2 не работают с моей версией R (хотя у меня последняя версия). Mixor работает, но я уже рассчитал свою модель в Stata с помощью команды meologit, и mixor в R дает мне совершенно разные результаты (я хочу использовать R для создания лучшего графика, чем в Stata; но из моих 5 условий взаимодействия только один статистически значим в Stata, в то время как с mixor в R всепять из них очень важны …). У меня нет никакого опыта работы с байесовскими моделями, но я мог бы последовать вашему предложению и попробовать! Спасибо