R中兩個分類變量之間的相互作用

Question

我們正在處理一個回歸模型，該模型包含兩個分類變量年齡組和性別。

我們希望在兩個分類變量之間包含一個交互項，但結果模型只顯示女性與所有年齡組之間的相互作用的影響。

我們如何調整代碼以使“男性”老化為“26-30”作為參考水平並顯示其輸出中所有其他群體的效果？

調整代碼

count_med_op3 <- glm(Count_OP ~ Gender * age_group + otherfactors,
                     data = med, family = 'poisson')

結果需要：

GenderMale:age_group"0-1" 
GenderMale:age_group"2-6"
GenderMale:age_group"7-18"
GenderMale:age_group"19-25"
GenderMale:age_group"31-36"
Genderfemale:age_group"0-1"
Genderfemale:age_group"2-6"
Genderfemale:age_group"7-18"
Genderfemale:age_group"19-25"
Genderfemale:age_group"26-30"
other factors

Answer 1

使用relevel ：

# simulate some data
df_foo = data_frame(
  age = as.factor(sample(seq(10, 90, 10), 100, replace = TRUE)),
  y = rnorm(100),
  gender = as.factor(sample(c("Male", "Female"), 100, replace = TRUE))
)

# female as omitted level
df_foo %>% 
  lm(y ~ age*gender, data = .) %>% 
  summary()

# male as omitted level
df_foo %>% 
  lm(y ~ age*relevel(gender, ref = "Male"), data = .) %>% 
  summary()