r - 使用 purrr、broom 的许多单变量模型的整齐输出

Question

我有一个数据框，它包含一个二进制结果列 ( y) 和多个独立的预测变量列 ( x1, x2, x3...)。

我想运行许多单变量逻辑回归模型（例如y ~ x1、y ~ x2、y ~ x3），并将每个模型的指数系数（优势比）、95% 置信区间和 p 值提取到数据框/小标题的行中。在我看来，应该可以使用 purrr 和 broom 的组合来解决问题。

这个问题很相似，但我无法解决以下步骤：

1. 只提取我需要的值和
2. 整理成数据框/小标题。

从引用问题中的示例工作：

library(tidyverse)
library(broom)

df <- mtcars

df %>%
 names() %>%
 paste('am~',.) %>%
 map(~glm(as.formula(.x), data= df, family = "binomial"))

Answer 1

睡在上面之后，我想到了解决方案。需要使用map_df来运行每个模型，并tidy从每个模型中提取值。

希望这对其他人有用：

library(tidyverse)
library(broom)

df <- mtcars

output <- df %>%
  select(-am) %>%
  names() %>%
  paste('am~',.) %>%
  map_df(~tidy(glm(as.formula(.x), 
               data= df, 
               family = "binomial"), 
               conf.int=TRUE, 
               exponentiate=TRUE)) %>%
  filter(term !="(Intercept)")