R中线性模型汇总的有序因子变量？

Question

我在R中有一个线性模型，其中包括所有可能的双向交互。该模型中包含的变量之一是JobAfter18：

> levels(AcademicData$JobAfter18)
[1] "No"                      "Yes, one job"            "Yes, two jobs"           "Yes, more than two jobs"

在此处查看时，此变量具有以下4个因子级别。但是，在拟合的总结中，它出现如下：

AcademicData$JobAfter18.L                                          34.042724  33.857406   1.005  0.31725    
AcademicData$JobAfter18.Q                                         -43.296277  20.763852  -2.085  0.03976 *  
AcademicData$JobAfter18.C                                         -14.816135   8.309894  -1.783  0.07782 .

L，Q和C来自哪里，它们是什么意思？我意识到因子变量在输出中将包括n-1个因子水平，因为未包括的因子是与其他因子进行比较的基线。我只是不遵循为什么水平提出这些字母而不是写出来，因为它们用于其他变量，例如在这里看到的“性别”因子变量，其中包含“男性”和“女性”等级：

AcademicData$SexMale                                               19.421651  12.331565   1.575  0.11863 

Answer 1

L，Q和C是因为JobAfter18被设置为有序因子。请参阅Interpretation of ordered and non-ordered factors, vs. numerical predictors in model summary以获得一个很好的解释。