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我有一个 R 数据框，强烈简化为：

id <- rep(1:2, c(6,8))
correct <- sample(0:1,14,TRUE)
phase <- c(rep("discr",3),rep("rev",3), rep("discr",4),rep("rev",4))
dat <- data.frame(id,correct,phase)

与id作为我的主题（实际上我有很多超过 2），correct= 编码为不正确（0）或正确（1）的响应，以及phases歧视和逆转（主题内因素）。

我想以以下形式执行逻辑回归

glm(correct~phase, dat, family="binomial")

稍后可能会添加其他预测变量。但是，由于我对每个主题都有不同数量的数据，我想glm()对每个主题分别执行，然后将系数与 ANOVA 进行组效应比较。我想以 for 循环的形式执行此操作

for(i in seq_along(dat$id)){
   my_glm[i] <- glm(correct~list,dat[dat$id==i,],family="binomial")
}

但不断收到错误消息

>Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) :
 contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels.

我检查了我的数据，没有一个因子只包含一个级别。所有受试者都给出了至少一个错误和一个正确的答案，并且都参与了辨别和逆转。当我指定特定主题时，该函数在循环之外工作。

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这是一个 R Base 解决方案：

> lapply(split(dat, dat$id), function(x) coef(summary(glm(correct~phase,family="binomial",data=x))))
$`1`
                 Estimate Std. Error       z value  Pr(>|z|)
(Intercept) -6.931472e-01   1.224745 -5.659524e-01 0.5714261
phaserev    -3.845925e-16   1.732050 -2.220446e-16 1.0000000

$`2`
                Estimate Std. Error      z value Pr(>|z|)
(Intercept) 3.356998e-16   1.000000 3.356998e-16 1.000000
phaserev    1.098612e+00   1.527524 7.192109e-01 0.472011
于 2013-01-23T15:51:15.070 回答
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您目前正在尝试为glm以下中的每一行做一个id：

我想你想要一个glm单独id的。 就个人而言，我会选择类似的东西：

library(plyr)

ddply(dat, .(id), function (x){
intercept <- coef(summary(glm(correct~phase,family="binomial",data=x)))[1]
slope     <- coef(summary(glm(correct~phase,family="binomial",data=x)))[2]
c(intercept,slope)                 
                              })

# id         V1            V2
#1  1 -0.6931472  1.386294e+00
#2  2  1.0986123 -6.345448e-16

# here V1 is intercept and V2 is the estimate
于 2013-01-23T15:38:41.373 回答