R によるロジスティック回帰分析

glm() コマンドを使い、ロジスティック回帰分析を行う。一般化線形モデルとして行う。

通常は Excel 等で作成した CSV ファイルを R に読み込んで分析する。しかし、ここでは便宜的に以下の簡単なデータフレームを作成し、data という変数に格納しておく。

data = data.frame(再発 = c("yes","yes","yes","no","no","no","yes","no","yes","yes"), 化学療法回数 = c(6,5,4,3,3,3,1,0,0,0), 手術時腫瘍残存 = c("yes","yes","yes","no","no","no","no","no","yes","yes"))

data の内容を確認する。

data

glm() コマンドを使い、ロジスティック回帰分析を行う。リンク関数はロジット関数が自動的に選択される。

result = glm(再発 ~ 化学療法回数 + 手術時腫瘍残存, data=data, family=binomial)
summary(result) #結果の表示
exp(coef(result)) #オッズ比
exp(confint(result)) #オッズ比の95%信頼区間
exp(confint(result, level = 0.99)) #オッズ比の99%信頼区間