R によるポワソン回帰分析

glm() コマンドを使い、ポワソン回帰分析を行う。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(年 = c("X","X+1","X+2","X+3","X+4","X+5","X+6","X+7","X+8","X+9"), 重大インシデント数 = c(5,3,4,4,5,0,1,0,0,0), 残業80時間以上の医師数 = c(50,40,41,30,31,7,8,7,6,5), タイムアウトの導入 = c("no","no","yes","yes","yes","yes","yes","yes","yes","yes"))

data の内容を確認する。

data

glm() コマンドを使い、ポワソン回帰分析を行う。リンク関数は対数関数が自動的に選択される。

result = glm(重大インシデント数 ~ 残業80時間以上の医師数 + タイムアウトの導入, data=data, family=poisson)
summary(result) #結果の表示