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问题描述
关于R语言单因素与多因素线性回归的平均值.在单因素线性回归分析中，PPI的使用与LDL的平均值(±SE)升高相关（3.4±3.2 mg/dL;P= 0.301)。在多因素线性回归分析中，PPI的使用与空腹LDL显著升高相关(11.7±3.4 mg/ dL;P=0.006)。PPI使用者的平均LDL为125.0 mg/dL，而非PPI使用者的平均LDL为113.3 mg/dL。
我理解的单因素分析的平均值是直接使用mean()；多因素分析的平均值我使用的是predict(),
代码如下：
dummy_data1 <- model.matrix(~ Race * Education * Gender * Smoking * Drinking - 1, data = TABLE_a2)dummy_data1_df <- data.frame(dummy_data1)
dummy_data1_df$VitB12 <- TABLE_a2$VitB12
dummy_data1_df$Age <- TABLE_a2$Agemodel1 <- lm(VitB12 ~ Age + ., data = dummy_data1_df)TABLE_a2$Race <- as.factor(TABLE_a2$Race)
TABLE_a2$Education <- as.factor(TABLE_a2$Education)
TABLE_a2$Gender <- as.factor(TABLE_a2$Gender)
TABLE_a2$Smoking <- as.factor(TABLE_a2$Smoking)
TABLE_a2$Drinking <- as.factor(TABLE_a2$Drinking)combinations1 <- expand.grid(Race = levels(TABLE_a2$Race),Education = levels(TABLE_a2$Education),Gender = levels(TABLE_a2$Gender),Smoking = levels(TABLE_a2$Smoking),Drinking = levels(TABLE_a2$Drinking)
)combinations1 <- cbind(combinations1, model.matrix(~ . - 1, data = combinations1))
combinations1$Age <- 53combinations1$predicted_mean <- predict(model1, newdata = combinations1)
运行到此步时，出现以下错误
Error in eval(predvars, data, env) : object 'RaceNon_Hispanic_Black.EducationLess_than_high_school' not found
请问我的思路是正确的吗？这个代码到底是哪里出问题了呢？
如上问题有来自我自身项目开发，有的收集网站，有的来自读者，如有侵权，立马删除。
解决方案
如下是上述问题的解决方案，仅供参考：
你的代码中出现的错误提示“object ‘RaceNon_Hispanic_Black.EducationLess_than_high_school’ not found”，这通常意味着在执行model.matrix函数时，数据集中没有包含名为RaceNon_Hispanic_Black.EducationLess_than_high_school的列。这可能是因为：
- 列名在数据集中拼写错误或不存在。
- 列名在生成
model.matrix时由于某种原因被修改了。
首先，让我们来检查一下你的代码和思路：
-
单因素线性回归：你提到使用
mean()函数来获取平均值，这通常是正确的，但要注意，单因素线性回归的目的是评估一个自变量（如PPI的使用）与因变量（如LDL水平）之间的关系，而不是简单地计算平均值。 -
多因素线性回归：你使用
predict()函数来预测新数据的平均值，这是正确的方法。但在你的代码中，model.matrix生成的交互项可能没有正确地与数据集TABLE_a2结合。 -
数据框转换：在创建
dummy_data1_df时，你将model.matrix的结果转换为数据框，但可能没有正确地将这些虚拟变量与原始数据集TABLE_a2的其他变量结合。 -
模型拟合：在拟合模型
model1时，你使用了lm函数，但要注意，.在这里代表除了Age之外的所有变量，这意味着Age是模型中唯一的解释变量，这可能不是你想要的。 -
预测新数据：在创建
combinations1时，你使用了expand.grid来生成所有可能的类别组合，这是一个好方法。但是，你需要确保model.matrix正确地应用于这些组合，并且所有必要的变量都被包括在内。
针对你的错误，这里有一些可能的解决方案：
- 确保
TABLE_a2数据集中所有列名都是正确的，并且与model.matrix中使用的列名匹配。 - 在创建
dummy_data1_df时，确保所有必要的变量都被包括在内，并且列名与原始数据集一致。 - 检查
model.matrix的生成是否正确，确保它包含了所有需要的交互项，并且没有遗漏或多余的列。 - 在拟合模型
model1时，确保模型包含了所有你想要评估的变量。
最后，你的代码中可能需要一些调整，以确保模型正确地拟合，并且预测是针对正确的数据进行的。希望这些建议能帮助你解决问题。如果需要更具体的帮助，请提供更多的上下文信息或数据集的样本。
希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。
PS：如若遇到采纳如下方案还是未解决的同学，希望不要抱怨&&急躁，毕竟影响因素众多，我写出来也是希望能够尽最大努力帮助到同类似问题的小伙伴，即把你未解决或者产生新Bug黏贴在评论区，我们大家一起来努力，一起帮你看看，可以不咯。
若有对当前Bug有与如下提供的方法不一致，有个不情之请，希望你能把你的新思路或新方法分享到评论区，一起学习，目的就是帮助更多所需要的同学，正所谓「赠人玫瑰，手留余香」。
☀️写在最后
ok，以上就是我这期的Bug修复内容啦，如果还想查找更多解决方案，你可以看看我专门收集Bug及提供解决方案的专栏《CSDN问答解答》，都是实战中碰到的Bug，希望对你有所帮助。到此，咱们下期拜拜。
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