R中匹配对的比例概率序Logistic回归(polr)

Question

T_Data包含6个级别的结果。“分配”的值为“1”或“0”。T_Data包含221个“赋值”值为'1‘和307的“赋值”值为'0’。我使用下面的代码使用“polr”进行了比例概率逻辑回归

### Ordinal Logistic Regression
schtyp.f <- factor(T_Data$outcome, labels = c("M0", "M1", "M2", "M3", "M4", "M5"))
m <- polr(schtyp.f ~ Assign, data = T_Data, Hess=TRUE)
summary(m)
## store table
(ctable <- coef(summary(m)))
## calculate and store p values
p <- pnorm(abs(ctable[, "t value"]), lower.tail = FALSE) * 2
## combined table
print(ctable <- cbind(ctable, "p value" = p))
## End of Ordinal Logistic Regression

我根据其他变量执行了1:1的匹配，匹配的对编号从1到221，列“Match_ID”。

我将如何进行顺序logistic回归？

Answer 1

我首先创建了一个数据结构m_polr。列变量是‘and’、'Outcome‘和’Match_id_id‘。“‘Assign”的值为1或0，“Outcome”的值为0至6，“Matched_pair_id”的值为1,2，...221。请注意，有221对匹配。

cat("\n")
cat("********* Matched Proportional Ordinal Logistic regression ************\n")
cat("\n")
### Ordinal Logistic Regression
rm(ctable, schtyp.f, m, p)
schtyp.f <- factor(m_polr$Outcome, labels = c("M0", "M1", "M2", "M3", "M4", "M5", "M6"))
m <- polr(schtyp.f ~ Assign + Match_pair_id, data = m_polr, Hess=TRUE)
summary(m)
## store table
(ctable <- coef(summary(m)))
## calculate and store p values
p <- pnorm(abs(ctable[, "t value"]), lower.tail = FALSE) * 2
## combined table
print(ctable <- cbind(ctable, "p value" = p))