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오즈비 계산하기

이전 연습 문제에서는 친구의 추천이 매출에 미치는 효과를 비교하는 방법을 살펴봤습니다. 하지만 회귀 결과는 설명하기 어려울 수 있고, 오즈비가 더 쓰기 쉬울 때가 있습니다. 이전 연습 문제의 결과를 사용해 오즈비를 계산해 보겠습니다.

오즈비 복습:

  • 오즈비가 1.0이면 두 사건이 발생할 가능성이 동일합니다. 예를 들어 친구의 추천에 대한 오즈비가 1.0이라면, 친구의 추천은 구매 결정에 영향을 주지 않는다는 뜻입니다.
  • 오즈비가 1보다 작으면 친구의 추천이 구매 발생 가능성을 낮춥니다. 예를 들어 오즈비가 0.5라면, 추천의 오즈가 1:2, 즉 2번 중 1번 구매가 일어나는 수준이라는 의미입니다.
  • 오즈비가 1보다 크면 친구의 추천이 구매 발생 가능성을 높입니다. 예를 들어 오즈비가 3.0이라면, 추천의 오즈가 3:1, 즉 1번 지나칠 때마다 3번 구매가 일어나는 수준이라는 의미입니다.

코스 코드 안내: 이 코스가 공개된 이후 broom 패키지는 lme4::lmer() 모델 지원을 중단했습니다. 동일한 작업을 직접 반복하려면 cran에 있는 broom.mixed 패키지가 필요합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 계층 및 혼합 효과 모형

강의 보기

연습 안내

  • model_out 의 summary() 를 확인하세요.
  • fixef() 로 model_out 에서 계수를 추출한 뒤, 지수화를 통해 오즈비로 변환하세요. 신뢰구간을 얻기 위해 confint() 에 대해서도 동일하게 수행하세요.
  • tidy() 를 사용해 친구 추천(friends) 효과의 신뢰구간을 계산한 다음 지수화하세요. conf.int 와 exponentiate 매개변수를 꼭 설정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Run the code to see how to calculate odds ratios
summary( ___) 
exp(___(model_out))
exp(___(model_out))

# Create the tidied output
tidy(model_out, conf.int = ___, exponentiate = ___)
코드 편집 및 실행