GLM 使用向量的字符串插入向量，而不是向量本身

Question

我正在创建一个将运行我所有分析的函数，作为一种简化 600 行代码以避免错误的方法。 我在 GLM 的线路上遇到了问题。 我有一些数据帧被过滤的分析，但是当我向量 DV 和 ME 时，它们来自已经存在的数据帧（ my_data$Hire ， my_data$Con ）。 我需要以这样的方式传递这些值，R 将识别它们是来自新创建的数据帧 - GM 的正确 DV 和 ME。

calculatemodels <- function(type, DV, ME, ME2, MD, df, test, MA_data, model, number, samplename){

  if (type == "A1"){
    GM <- my_data %>% filter(Gender == 1)
    m <- glm(DV ~ ME, data=GM) # problem here, need to pass DV and ME vectors correctly.
    MA_data <- CollectDEffect(test, m, MA_data, namestring(ME), model, number, samplename) 
  }

  return(MA_data)
}

MA_data <- calculatemodels("A1", my_data$Hire, my_data$Con, , , my_data, 
                           "", MA_data, "", "1", "full")

我尝试使用 get 和 paste，但它不起作用。 简而言之，我需要传递 DV 和 ME 的名称，并让函数识别这些是模型的向量，而不是传递已经附加到数据帧的向量，即 my_data$Hire

Answer 1

据我了解，您正在尝试将模型的成分作为向量传递并在它们上运行glm模型。

这里有几个问题。 首先， my_data不是函数变量。 我猜它存在于你的全球环境中。 其次，您需要从列名创建一个公式 ( as.formula ) 并将其用作模型的输入：

calculatemodels <- function(type, DV, ME, ME2, MD,
                            df, test, MA_data,
                            model, number,samplename){

  if (type == "A1"){
    GM <- my_data %>% filter(Gender == 1)
    glm_model <- as.formula(paste0(DV,"~",ME))
    m <- glm(glm_model, data=GM) # problem here, need to pass DV and ME vectors correctly.
    MA_data <- CollectDEffect(test, m, MA_data, namestring(ME), model, number, samplename) 
  }

  return(MA_data)
}

您需要使用列名（ Hire和Con ）作为函数的输入值：

MA_data <- calculatemodels("A1", "Hire", "Con", , , my_data, 
                           "", MA_data, "", "1", "full")

希望这能解决问题。