需要做什么才能包含分类和数值协变量（例如性别和年龄）？

Question

我有以下代码，Gender是一个虚拟变量，如M0，F1：

示例数据：

ID  Feature Age Gender  Category
1   96  30  0   category 1
2   57  42  0   category 1
3   82  37  0   category 1
4   87  43  1   category 1
5   8   47  1   category 1
6   52  35  0   category 1
7   29  36  0   category 1
8   48  34  1   category 1
9   13  25  0   category 1
10  53  39  1   category 2
11  64  44  0   category 2
12  70  33  0   category 2
13  31  27  1   category 2
14  88  27  1   category 2
15  37  53  0   category 2
16  6   29  0   category 2
17  44  60  0   category 2
18  71  54  1   category 2
19  78  54  0   category 2
20  64  48  0   category 3
21  68  57  1   category 3
22  31  36  1   category 3
23  18  34  0   category 3
24  42  53  0   category 3
25  1   38  0   category 3
26  47  54  0   category 3
27  18  22  0   category 3
28  65  28  0   category 3
29  23  45  1   category 3
30  46  45  0   category 3

我的 Ancova 定义为 安科瓦

res.aov <- df_copy %>% anova_test(Feature ~ Age + Gender + Category)

事后配对

pwc <- df_copy %>% 
  emmeans_test(
    formula = Feature ~ Category, 
    covar = Age,
    p.adjust.method = "bonferroni"
  )

这对于年龄来说效果很好，但单独添加性别或与年龄结合会导致问题 - 需要做什么才能在 emmean 中拥有两个协变量，以及需要为虚拟变量性别做哪些额外的事情。

Answer 1

您的变量是否被编码为因子？要检查它们是否运行

class(df$variable)

以查看您拥有什么类别的变量。如果它们不是因素，可以通过运行将其更改为因素：

df$variable <- as.factor(df$variable)

可能引起问题的另一个问题是“性别”只有一个值。由于“性别”的唯一值是“类别”，将其包含在模型中可能会导致问题。