1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Mô hình phân cấp và hiệu ứng hỗn hợp trong R
Connected

Bài tập

Tính toán odds-ratio

Trong bài trước, bạn đã so sánh tác động của lời giới thiệu từ bạn bè đến doanh số. Tuy nhiên, kết quả hồi quy đôi khi khó diễn giải và odds-ratio có thể dễ dùng hơn. Dựa trên kết quả từ bài trước, chúng ta sẽ tính các odds-ratio.

Ôn lại về odds-ratio:

  • Nếu odds-ratio là 1.0, hai sự kiện có khả năng xảy ra như nhau. Ví dụ, nếu odds-ratio cho lời giới thiệu của bạn bè là 1.0, thì bạn bè không ảnh hưởng đến quyết định mua hàng.
  • Nếu odds-ratio nhỏ hơn 1, lời giới thiệu của bạn bè làm giảm khả năng xảy ra mua hàng. Ví dụ, odds-ratio 0.5 nghĩa là lời giới thiệu của bạn bè có tỉ lệ 1:2, tức 1 lần mua cho mỗi 2 lần bỏ qua.
  • Nếu odds-ratio lớn hơn 1, lời giới thiệu của bạn bè làm tăng khả năng xảy ra mua hàng. Ví dụ, odds-ratio 3.0 nghĩa là lời giới thiệu của bạn bè có tỉ lệ 3:1, tức 3 lần mua cho mỗi 1 lần bỏ qua.

Lưu ý về mã trong khóa học: Kể từ khi khóa học ra mắt, gói broom đã ngừng hỗ trợ các mô hình lme4::lmer(). Nếu bạn tự thực hành, bạn sẽ cần gói broom.mixed, hiện có trên cran.

Hướng dẫn

100 XP
  • Xem summary() của model_out.
  • Trích xuất các hệ số từ model_out bằng fixef() rồi chuyển thành odds-ratio bằng cách lấy hàm mũ. Lặp lại với confint() để lấy khoảng tin cậy.
  • Tính khoảng tin cậy rồi lũy thừa hiệu ứng của friends đối với việc mua hàng bằng tidy(). Nhớ đặt các tham số conf.int và exponentiate.