添加两组变量之间所有可能的双向交互-R。

Question

假设我有以下规范：

glm(death ~ age + black + hisp + other + rich + middle, family = binomial("probit"), data=data)

是否有一种直接的方式来增加“种族群体”(黑人、拉美裔和其他群体)和“收入群体”(富有、中等)之间的所有双向互动。因此，相互作用将是black_rich，black_middle，hisp*丰富，等等。

Answer 1

公式接口允许您使用^-operator轻松地完成这一任务，您可以通过(ethnicity + incgrp)^2从两个因素变量构造所有的双向交互，但这只适用于使用R因子约定的情况。看来，您正试图通过执行SAS样式的虚拟变量创建来规避公式和因素的正确使用。对于你的处境，你可以尝试：

glm(death ~ age + (black + hisp + other)*( rich + middle), family = binomial("probit"), data=data)

formula解释使用^和*来构造交互。他们失去了传统的数学意义。请参阅?formula

Answer 2

考虑粘贴公式中的所有组合：

vars1 <-  c('black', 'hisp', 'other')
vars2 <-  c('rich', 'middle')
interactions <- outer(vars1, vars2, function(x,y){paste0(x,'*',y)})
intjoin <- paste(interactions, collapse=" + ")
#[1] "black*rich + hisp*rich + other*rich + black*middle + hisp*middle + other*middle"

model <- glm(paste0('death ~ age + black + hisp + other + rich + middle + ', intjoin), 
             family = binomial("probit"), data=data)