Logistisk regression med data i wide-format

Det andra och tredje tillvägagångssättet för att anpassa logistiska regressioner kräver data i "wide"-format:

      x fail success Total successProportion
    1 a   12       2    14         0.1428571
    2 b    3      11    14         0.7857143

Med det andra tillvägagångssättet modellerar du en matris med 2 kolumner för lyckade och misslyckade utfall (t.ex. antal nej och ja per grupp).

I det här formatet använder du formeln cbind(success, fail) ~ predictor.

Med det tredje tillvägagångssättet modellerar du sannolikheten för ett lyckat utfall (t.ex. att grupp 1 hade 75 % ja och grupp 2 hade 65 % nej) samt vikten eller antalet observationer per grupp (t.ex. att det fanns 40 individer i grupp 1 och 100 individer i grupp 2). I det här exemplet är successProportion = success / Total.

I det här formatet används formeln proportion of successes ~ response variable tillsammans med weights = number in treatment.