如何在R语言逻辑回归中修改风险比(RR)的参照组水平

• 你当前数据集的员工身份是拆分存储为互斥二分类变量的，需要先合并为单个分类因子变量，才能在回归中实现多组对比并自定义参照组。

步骤1：构造分类因子变量并指定参照组 #

你可以用基础R直接构造，将Subord4设为第一个水平即默认参照组：

df$emp_type <- factor(
  # 提取每个样本对应的身份标签
  apply(df[, c("Boss", "Subord", "Subord2", "Subord3", "Subord4")], 1, function(x) names(x)[x == 1]),
  # 第一个水平即为参照组，后续顺序可以自定义
  levels = c("Subord4", "Boss", "Subord", "Subord2", "Subord3")
)

步骤2：拟合回归模型计算对比指标 #

# 拟合逻辑回归模型
model <- glm(Quit ~ emp_type, family = binomial, data = df)
# 查看模型摘要
summary(model)

# 计算比值比（OR）及95%置信区间
# 注意：逻辑回归直接对系数取指数得到的是OR，若结局发生率<10%可近似为RR；如需准确计算RR，可将family参数改为poisson(link = "log")
exp(cbind(OR = coef(model), confint.default(model)))

如果你确实需要计算准确的相对风险（RR），修改模型拟合代码即可：

# 拟合泊松回归得到准确RR
rr_model <- glm(Quit ~ emp_type, family = poisson(link = "log"), data = df)
exp(cbind(RR = coef(rr_model), confint.default(rr_model)))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Evan