আমার গবেষণায় আমি বেশ কয়েকটি মেট্রিক দিয়ে কাজের চাপ পরিমাপ করব। হার্ট-রেট ভেরিয়েবিলিটি (এইচআরভি), ইলেক্ট্রোডার্মাল অ্যাক্টিভিটি (ইডিএ) এবং সাবজেক্টিভ স্কেল (আইডাব্লুএস) সহ সাধারণীকরণের পরে আইডব্লিউএসের তিনটি মান রয়েছে:
- স্বাভাবিকের চেয়ে কাজের চাপ কম
- কাজের চাপ গড়ে
- কাজের চাপ স্বাভাবিকের চেয়ে বেশি।
শারীরবৃত্তীয় ব্যবস্থাগুলি কতটা ভাল বিষয়গত কাজের চাপের পূর্বাভাস দিতে পারে তা দেখতে চাই।
অতএব আমি অর্ডিনাল মানগুলি পূর্বাভাস দিতে অনুপাতের ডেটা ব্যবহার করতে চাই। এর মতে: আমি সংখ্যাসূচক / শ্রেণিবদ্ধ মান উভয়ের সাথে আর-তে সাধারণ লজিস্টিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণ কীভাবে চালাব? এটি সহজেই MASS:polr
ফাংশনটি ব্যবহার করে সম্পন্ন হয় ।
তবে, আমি এলোমেলো প্রভাবগুলির জন্য যেমন অ্যাকাউন্টের মধ্যে পার্থক্য, লিঙ্গ, ধূমপান ইত্যাদির জন্য অ্যাকাউন্টও করতে চাই এই টিউটোরিয়ালটি দেখে আমি কীভাবে এলোমেলো প্রভাব যুক্ত করতে পারি তা দেখছি না MASS:polr
। বিকল্পভাবে lme4:glmer
তখন একটি বিকল্প হতে পারে, তবে এই ফাংশনটি কেবল বাইনারি ডেটার পূর্বাভাসের অনুমতি দেয়।
একটি সাধারণ লজিস্টিক রিগ্রেশন এ এলোমেলো প্রভাব যুক্ত করা সম্ভব?