我正在研究一个具有匹配对（1 到 5/6 匹配）的数据库，并尝试使用条件逻辑回归获得我的变量的优势比（95% 置信区间）。
G1_LR<-glm(formula=MCM.POSS~factor(AED1TRIM_EXP)+factor(BMI)+factor(FOLIC_ACID),family=binomial(),data=G1)
summary(clogit((MCM.POSS)~factor(AED1TRIM_EXP)+factor(BMI)+factor(SMOKING)+factor(FOLIC_ACID)+strata(BABY_PATID),data=G1))**
此后，我发现我的两个预测变量具有准完全分离，因此我决定尝试惩罚最大似然估计方法（logistf）。
G1_edited<-logistf(formula=MCM.POSS~factor(AED1TRIM_EXP)+factor(BMI)+factor(SMOKING)+factor(FOLIC_ACID),family=binomial(),data=G1)
然而，出现了两个问题。首先，优势比（从logistf命令OR = 0.9（strata()考虑到我的条件逻辑回归中的匹配对）到logistf命令，所以我怀疑OR = 0.9获得的结果不正确，因为它没有将我的案例与其各自的 5/6 对照进行比较。
是否有对 OR 获得的差异的解释，有没有办法让我将strata()函数包含到我的logistf命令中？非常感谢您！
PS：我是 R 新手，所以如果问题没有明确表达或者您需要进一步澄清，请告诉我。