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我是一名医科学生，正在从事一些公共卫生研究。我是论坛的新手，我现在完全被难住了，试图弄清楚如何处理病例对照匹配数据的多变量分析问题。设置是我有 36 个组，每个组有 1 个阳性（病例）和 0 到 4 个阴性（对照）。我已经离开了仅由我的单变量分析中的阳性组成的一组。

在这 36 个组中，24 个为高风险 (1-24)，12 个为低风险 (25-36)。我对所有这些小组参与者进行了约 100 个问题的调查。其中一些问题有二元回答，其他问题有多达 6 个回答。

到目前为止，我一直在使用以下脚本对二元方程的单变量分析进行 Mantel-Haenszel 卡方检验：

data <- read.csv("data.csv", header=TRUE) 
data$group <- factor(data$group) 
data$case_control <- factor(data$case_control, levels=0:1, labels=c("Neg.", "Pos.")) 
data$flood_door <- factor(data$flood_door, levels=0:1, labels=c("Flood risk: low", "Flood risk: high")) 

### Array for MH 
mh_data <- by(data, data$group, function(x) table("exposure"=x$flood_door, "outcome"=x$case_control)) 
mh_data <- simplify2array(mh_data) 

### Sample size must by >1 in each stratum. 
## Identify strata with sample size <= 1 
which(apply(mh_data, 3, sum ) <= 1) 

## Remove stratum 23 
mh_data <- mh_data[ , , c(1:22,24:36)] 

### MH test 
mantelhaen.test(mh_data) `

这对于对二元问题进行单变量分析是有效的，但我不知道如何正确地对具有多个答案的问题进行匹配组的单变量分析（即你最喜欢的颜色是什么：绿色、红色、黄色等） . 有没有办法做到这一点？

然而，我最大的问题是，我怎么可能在 R 中使用这样的匹配数据进行多变量分析？是否有 Mantel-Haenszel 的多元版本？

感谢您的任何帮助。

-一个

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