https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/184408_eb40edd96ede47fabe6b6b4b0977a950.html
교수님이 쓰신 글을 참고하여 보았지만 동맥경화에서 나이와 smoking의 상관관계를 알기 위해 두가지 plot 사용하셨는데요.
두 plot이 다르게 생겼던데 차이가 뭔지 모르겠습니다ㅜ
제가 지금 적용하고 싶은 데이터는 치료군과 비치료군이 있으며 두군의 x축에 PH와 y 축에 HCO3를 두고 치료를 시행한 후 ph와 hco3의 분포가 어떻게 다른지를
시각화하고 싶습니다-! 그런데 어떠한 graph를 적용해야하는지 잘 모르겟어서 여쭙니다- 감사합니다-!!
p.s.
교수님의 프로그램으로 많은 걸 배우고 있습니다.
항상 좋은 package에 감사드립니다.
Comment 3
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cardiomoon
2017.03.10 14:56
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권혜미
2017.03.10 17:45
제가 옳게 이해한게 맞나 싶어서 한번 더 여쭙니다-~~!PO2와 PCO2 를 각각 x, y 축으로 두고 이것이 연속형 변수이구요 Treat을 0,1의 범주형 변수입니다out3=lm(PO2_110~PCO2*treat, data=abc)anova(out3) Analysis of Variance Table Response: PO2_110 Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) PCO2 1 4500 4500.3 33.5376 9.074e-09 *** treat 1 154 153.8 1.1461 0.2846 PCO2:treat 1 41 40.7 0.3034 0.5819 Residuals 1119 150154 134.2
로 결과가 나오면 PCO2:treat의 값이 0.05보다 크므로 interaction이 없으므로 ggAncova를 사용하면 되는건가요??
#ggAncova plot
fit=lm(PO2_110~PCO2+treat, data = abc)ggAncova(fit, interactive = T)
질문이 하나 더 있습니다-!ㅎ
위 plot으로 그림을 그리면 두 선이 나오는데 treat 0,1 에 따른 두 선이 유의하게 다른지 같은지는
어떠한 검사로 알아보는건가요???
항상 빠른 답변 감사합니다-!!
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cardiomoon
2017.03.10 23:48
1)interaction이 없으므로 ggAncova가 맞습니다
2)위의 회귀 분석 결과는 treat가 의미없는 것으로 나오므로 pco2 하나만 설명변수로 하는 모형이 맞는 것 같습니다 ^^
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Ancova모형은 y~x+A입니다. 즉 하나의 연속형 변수를 예측할때 하나의 연속형 변수와 하나의 범주형변수를 설명변수로 쓰는 것입니다.
하지만 두개의 설명변수간에 interaction이 있는 모형은 y~x +A + x:A로 표현합니다 이것을 간단하게 y~x*A로 표현합니다. ggEffect는 interaction이 있는그림이고 ggAncova는 interaction이 없는 모형입니다. y~x*A로 회귀분석을 해보시고 interaction이 유의하면 ggEffect로 그림을 그리시고 intetaction이 의미가 없으면 ggAncova로 그림을. 그리시면 됩니다^^