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[R-es] interpretacion de la salida de un GLM()
3 messages · giltrapo, eric
Hola, Eric. Tu recuerdo iba bien encaminado. Lo que ha ocurrido es que R ha creado variables *dummy* con los factores que has introducido en tu modelo. De esta forma el valor del coeficiente "intercept", la constante, serÃa la media de los valores de referencia de ambas variables, que en este caso serÃan "f" y "u" (precisamente los niveles que no ves en tu output, ya que se crean k - 1 variables *dummy*, siendo k el número de niveles de cada variable). Creo que la mejor forma de que entiendas qué significa esto a la hora de interpretar tu modelo es haciendo el ejercicio de estimar nuevas predicciones con esos datos. Si te fijas, en tu modelo se han calculado cuatro coeficientes, el "intercept" y los tres coeficientes correspondientes a las tres variables dummy creadas, de forma que el modelo quedarÃa asÃ: complect(x) = B0 + B1*x(m) + B2*x(par) + B3*x(pp) En este caso, al tratarse de variables cualitativas (factores), la x no representa una cantidad, sino una cualidad, es decir, las caracterÃsticas concretas del individuo, que o están presentes o no lo están. Si está presente, le asignamos un 1 y si no, un 0. Por tanto, si un individuo es "f" y "u", entonces su puntuación en "complect" se estimarÃa asà (dejando aparte las transformaciones pertinentes): complect = B0 + B1*0(m) + B2*0(par) + B3*0(pp) es decir, complect = 0.51438 Si quisieses estimar la puntuación de alguien que tiene los niveles "f" y "par", lo harÃas asÃ: complect = B0 + B1*0(m) + B2*1(par) + B3*0(pp) es decir, complect = 0.51438 - 0.01438 Si fuese alguien con los niveles "m" y "pp" serÃa: complect = B0 + B1*1(m) + B2*0(par) + B3*1(pp) es decir, complect = 0.51438 - 0.00515 - 0.01308 Y asà sucesivamente. Espero haberme explicado bien. Por cierto, puedes ver cuáles son los niveles de referencia con la función "contrasts". E incluso cambiarlos, en caso de que quieras un grupo control distinto al que tienes ahora. Saludos. Jose Ignacio 2017-11-16 4:01 GMT+01:00 eric <ericconchamunoz en gmail.com>:
Estimada comunidad, tengo una pregunta cuya respuesta no he podido
encontrar en la internet ... resulta que estoy usando GLM en R para ajustar
un modelo a unos datos de comprension lectora y tengo dudas con la salida
que me da R. Obtengo la siguiente salida y la pregunta es por el
significado de la letra justo fuera del parentesis del nombre del factor en
la tabla de coeficientes. Por ejemplo, aparece "factor(sex)m" ... esa "m"
(que es uno de los niveles del factor, el otro es "f"), que significa ahi ?
alguna vez lei (pero no puedo encontrarlo para estar seguro) que esa letra
mostraba el nivel que se ha ajustado primero y que se ha fijado para
calcular el beta ... o algo asi, es un recuerdo muy vago el que tengo ...
en el caso de "factor(proceduc)" hay 3 niveles: par, pp, y u. La pregunta
es la misma, que implican para la interpretacion de la tabla el hecho de
que par y pp aparezcan fuera del parentesis.
Muchas gracias por su ayuda desinteresada en tiempos en que todo es
interes,
Eric.
Call:
glm(formula = complect ~ factor(sexo) + factor(proceduc), family =
Gamma(link = "inverse"))
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.62774 0.00000 0.00259 0.00259 0.46758
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 0.51438 0.02294 22.426 <2e-16 ***
factor(sexo)m -0.00515 0.02470 -0.208 0.835
factor(proceduc)par -0.01438 0.04488 -0.320 0.750
factor(proceduc)pp -0.01308 0.02511 -0.521 0.604
---
Signif. codes: 0 ?***? 0.001 ?**? 0.01 ?*? 0.05 ?.? 0.1 ? ? 1
(Dispersion parameter for Gamma family taken to be 0.03571761)
Null deviance: 3.2601 on 81 degrees of freedom
Residual deviance: 3.2489 on 78 degrees of freedom
AIC: 87.93
Number of Fisher Scoring iterations: 4
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