r - glmer 输出的优势比和置信区间

Question

我制作了一个模型，可以查看许多变量以及对怀孕结果的影响。结果是分组的二进制文件。一群动物有 34 只怀孕和 3 只空，接下来会有 20 只怀孕和 4 只空，以此类推。

我使用 glmer 对这些数据进行了建模函数，其中 y 是妊娠结果(怀孕或空腹)。

mclus5 <- glmer(y~adg + breed + bw_start + year + (1|farm),
                data=dat, family=binomial)

我得到所有带有系数等的常用输出，但为了解释，我想将其转换为每个系数的优势比和置信区间。

在过去的逻辑回归模型中，我使用了以下代码

round(exp(cbind(OR=coef(mclus5),confint(mclus5))),3)

这将很好地提供我想要的东西，但它似乎不适用于我运行的模型。

有谁知道我可以通过 R 为我的模型获取此输出的方法吗？

Answer 1

唯一真正的区别是您必须使用 fixef()而不是 coef()提取固定效应系数(coef() 为您提供每个组的估计系数)。

我将使用来自 lme4 的内置示例进行说明包裹。

library("lme4")
gm1 <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd),
               data = cbpp, family = binomial)

固定效应系数和置信区间，对数优势:

cc <- confint(gm1,parm="beta_")  ## slow (~ 11 seconds)
ctab <- cbind(est=fixef(gm1),cc)

(如果你想要更快但不太准确的 Wald 置信区间，你可以使用 confint(gm1,parm="beta_",method="Wald") 代替；这相当于@Gorka 的答案，但稍微方便一些。)

取幂以获得优势比:

rtab <- exp(ctab)
print(rtab,digits=3)
##               est 2.5 % 97.5 %
## (Intercept) 0.247 0.149  0.388
## period2     0.371 0.199  0.665
## period3     0.324 0.165  0.600
## period4     0.206 0.082  0.449

稍微简单/更通用的解决方案:

library(broom.mixed)
tidy(gm1,conf.int=TRUE,exponentiate=TRUE,effects="fixed")

对于 Wald 区间，或添加 conf.method="profile"用于配置文件置信区间。