Вопрос или проблема
В настоящее время я работаю над проектом, в котором у меня есть набор данных, состоящий из ряда образцов крови и количества различных биологических соединений в каждом образце.
Образцы разделены на три группы — тяжелое заболевание, легкое заболевание и контрольная группа.
Моя цель — попытаться определить, какие из этих соединений имеют значимую связь с тяжелым заболеванием, а какие — с легким заболеванием по сравнению с контрольной группой. Это означает, что если я собираюсь записать свои результаты, мне нужно будет видеть отдельные названия для каждого соединения (в настоящее время это названия столбцов в датафрейме).
Я надеюсь использовать логистическую регрессию, но я не уверен, как это сделать так, чтобы можно было извлечь названия этих конкретных соединений.
Я также понимаю, что мне следует каким-то образом уменьшить свой набор данных, но если я выполню регрессионный анализ с основными компонентами, разве я не смогу определить, какие отдельные соединения являются значимыми?
С использованием некоторых пакетов R вы можете увидеть p-значение для каждой особенности. Для числовых особенностей оно будет представлено для всего столбца. Однако для категориальных особенностей оно будет представлено для каждого фактора. Смотрите пример подгонки модели по этой ссылке. https://www.r-bloggers.com/2015/09/how-to-perform-a-logistic-regression-in-r/
Ответ или решение
Теория: При анализе данных для выявления статистически значимых переменных, логистическая регрессия является мощным инструментом, особенно когда ваша переменная отклика категорична. В вашем случае, у вас есть три группы: "тяжелое заболевание", "легкое заболевание" и "контроль". Логистическая регрессия поможет вам определить, какие биологические соединения (представленные в вашем наборе данных столбцами) имеют значительное влияние на различие между этими группами. Основная задача — понять, какие из этих соединений статистически значимы, чтобы можно было выявить их роль в степени заболевания.
Пример: В практике использования логистической регрессии, чаще всего применяется подход бинарной логистической регрессии, поскольку она удобна для анализа дихотомических переменных отклика. В вашем случае, одним из подходов будет разбить задачу на две подзадачи: сравнить "тяжелое заболевание" с "контролем", а затем "легкое заболевание" с "контролем". Таким образом, вы проведете две отдельные модели логистической регрессии, каждая из которых позволит вам рассмотреть влияние каждой переменной (соединения) на вероятность наличия более тяжелой формы заболевания.
Применение: Чтобы провести анализ в R и выявить значимые переменные, следуйте следующей процедуре:
-
Загрузка данных и предварительная обработка: Импортируйте ваши данные в R и убедитесь, что они имеют корректную форму (например, числовые данные приведены к числовому формату, категориальные — к фактору).
-
Взаимодействие с данными: Разделите данные на обучающую и тестовую выборки. Это необходимо для проверки устойчивости модели.
-
Построение моделей логистической регрессии:
а. Для идентификации значимости каждого соединения при моделировании используйте функцию
glm()из базового пакета R:model_severe <- glm(formula = Group ~ ., data = blood_samples, family = binomial(link = 'logit'), subset = Group %in% c("severe", "control")) summary(model_severe)б. Повторите процесс для "легкого заболевания".
-
Оценка значимости: Используйте
summary()для получения p-значений для каждой переменной. Переменные с p-значением ниже определенного уровня (обычно 0.05) считаются статистически значимыми. -
Снижение размерности: Вместо использования всех признаков изначально, можно использовать методики отбора признаков, такие как обратный пошаговый регрессионный отбор (backward stepwise selection) или регуляризация (Lasso), которые помогут автоматически удалить незначимые переменные.
-
Интерпретация результатов: Определите соединения с наиболее значительными коэффициентами и p-значениями, чтобы выявить их влияние на степень заболевания.
Таким образом, следуя этим шагам, вы получите список соединений, имеющих значительное влияние на риск тяжелого или легкого заболевания, что будет полезно при интерпретации результатов вашего исследования.