一般化線形回帰モデル

Question

私は傷害の結果で特定の変数の関係を調査するために、いくつかの非常に単純なオッズ比分析を実行しています。曝露期間（inj）は0で傷害がないことを意味し、1は傷害が存在することを意味する2値である。私が調査しています用語が仕事で怪我人かいるの相互作用（causeWork; 0は、仕事関連の怪我や1を表していない労働災害を表します）と傷害のメカニズム（mechanism;多変量すなわちmechanismFall、mechanismObject、mechanismPerson。）。 mechanismの参照変数=下降）。私のGLMは次のとおりです。

fit 1 <- glm(formula = inj ~ cause * mechanism, family = "binomial", 
data = dat) 

を係数を累乗すると信頼区間のために呼び出した後、私は次の値を取得：

round(cbind(OR=exp(coef(fit1)), exp(confint(fit1))), 2) 

           OR 2.5% 97.5 % 
(Intercept)     0.24 0.11 0.47 
causeWork      1.06 0.14 5.17 
mechanismObject    3.52 1.51 8.81 
mechanismPerson    1.79 0.65 5.02 
causeWork:mechanismObject  0.48 0.07 4.24 
causeWork:mechanismPerson  1.88 0.30 16.24 

私は混乱しています特に、それぞれの意味を理解していますこの参照はOR比較に使用されています。私は現在、これを理解する方法は、次のとおりです。

（intecept）：傷害

causeWorkに苦しんでのオッズ：仕事で怪我をしませ苦しん対仕事でながら、負傷のOR（1）（0）

mechanismFall：秋（参照）から仕事で負傷対オブジェクトから職場での負傷のOR。

...

'causeWork：mechanismObject'： 'causeWork' 与えられた機構からの増分変化=（秋対）オブジェクト

Rが自動的にすべてのケースのための基準として0を使用していますか？そうであれば、迎撃は苦しみや怪我ではないのでしょうか？私の 'causeWork'の解釈は正しいのでしょうか？ありがとう！

Answer 1

Rは、私の理解に、自動的に参照クラスとして0を使用しません。階層的でないカテゴリ変数の場合には、参照のためだけのものを選択するが、私はそれがそうかどうかはわかりませんよ。それにもかかわらず、causeWorkオッズ比のあなたの解釈が正しいです：causeWork予測値が0から1になると、他のすべての予測変数が一定に保たれているが、怪我は1.06で増加を発生しますオッズ（または尊敬信頼区間）。