ロジスティック回帰の基準(reference) 変更

dat <- read.csv("cross-1.csv", header=T, fileEncoding = "Shift-JIS")
tab <- xtabs(~ 効果 + 筋トレ, data = dat)
print(tab)

str(dat)

dat$効果b <- as.factor(ifelse(dat$効果=="有効", 1 , 0))
glm(formula = 効果b ~ 筋トレ, family=binomial, data=dat)

exp(-1.792) 

#データフレームから直接「効果なし」を基準に設定
dat$効果b <- relevel(dat$効果b, ref="0") 

#factor変数にすることでlevelが付与されます（重要）
dat$筋トレ <- as.factor(dat$筋トレ)

#relevel関数で基準となるカテゴリーを設定します
dat$筋トレ <- relevel(dat$筋トレ, ref="なし") 

#これで解釈を間違うことはありません、後の記述は同じです
glm(formula = 効果b ~ 筋トレ, family = binomial, data=dat)

dat2 <- read.csv("cross2-1.csv", header=T, fileEncoding = "Shift-JIS")
tab2 <- xtabs(~ 筋トレ + 効果, data = dat2)
head(dat2)

df <- data.frame(tab2)
df2 <- tidyr::spread(df, key=効果, value=Freq) #横のデータに変換
print(df2)

glm(cbind(あり, なし) ~ 筋トレ, family = binomial, data=df2)

#factor変数にすることでlevelが付与されます
df2$筋トレ  <- as.factor(df2$筋トレ ) 

#relevel関数で基準となるカテゴリーを設定します
df2$筋トレ  <- relevel(df2$筋トレ , ref=c("無")) 

#効果の基準「なし」を後に書きます
glm(cbind(あり,なし) ~ 筋トレ , family = binomial, data=df2)

glm(cbind(なし, あり) ~ 筋トレ , family = binomial, data=df2)

exp(-3.689)