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