R语言用逻辑回归预测BRFSS中风数据、方差分析anova、ROC曲线AUC、可视化探索

行为风险因素监测系统(BRFSS)是一项年度电话调查。

由Kaizong Ye,Coin Ge撰写

BRFSS旨在确定成年人口中的风险因素并报告新兴趋势。

例如,调查对象被询问他们的饮食和每周体育活动、HIV/AIDS状况、可能的吸烟情况、免疫接种、健康状况、健康日数-与健康相关的生活质量、医疗保健获取、睡眠不足、高血压认知、胆固醇认知、慢性健康问题、酒精消费、水果和蔬菜消费、关节炎负担以及安全带使用情况等。

加载数据

load("brfs.RData")

第一部分:关于数据

数据收集:

对于固定电话样本采用了不成比例分层抽样(DSS),移动电话受访者则是随机选择的,每个受访者被选中的概率相等。

我们正在处理的数据集共有330个变量,总共有491,775个观测值(2013年)。缺失值用“NA”表示。


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逻辑回归Logistic模型原理和R语言分类预测冠心病风险实例

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泛化能力:

样本数据应该能够推广到感兴趣的总体。这是对18岁及以上的491,775名成年人进行的调查。它基于一个大规模分层随机样本。可能存在的偏差与非响应、不完整的访谈、缺失值和便利性偏差相关(一些潜在的受访者可能因为没有固定电话和手机而未被纳入在内)。

因果关系:

由于BRFSS是一项观察研究,只能建立变量之间的相关性/关联,并不能确定因果关系。

第二部分:研究问题

研究问题1:

在过去30天内,男女性别在身体和心理健康不好的天数分布上是否存在差异?

研究问题2:

受访者接受采访的月份与其自我报告的健康感知之间是否存在关联?

研究问题3:

收入和医疗保险覆盖之间是否存在关联?

研究问题4:

吸烟、饮酒、胆固醇水平、血压、体重与中风的关系是什么?最终,我想看到是否可以通过上述变量对中风进行预测。

第三部分:探索性数据分析

研究问题1:

ggplt(aes(x=phhth, fill=sx), data = bfss3[!is.na(brfs13$sex), ])
brfss-1

以上三个图显示了男性和女性对过去30天内身体、心理和两者都不好的天数的数据分布。我们可以看到女性受访者远多于男性受访者。


R语言在BRFSS数据中可视化分析探索糖尿病的影响因素

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研究问题2:

Rby_mnt <- bs201 %>% fier(iyr=='2013') %>% gop_by(imnth, ghlh) %>% sumaie(n=n()) ggpt(aes(x=ionh, y=n, fill = gehh), data = b_mh[!is.na(by_mt$gehlh), ]) + go_bar(stat = 'idnty', ostin = posion_doe())
brfss-4.png


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by_mnh1 <- brs13 %>% ftr(iyar=='2013') %>% grup_y(imnh) %>% surse(n=n()) gglot(aes(x=imnh, y=n), daa=bymth1) + gem_ar(stat = 'dentty')
brfss-8

我试图找出人们在不同月份对健康状况的回答是否有所差异。例如,在春季或夏季,人们是否更有可能说自己身体健康?然而,看起来并没有明显的模式可见。

研究问题3:

Rplot(brs203$iome2, brfs13$ltpn1
brfss-5

总体来说,高收入的受访者比低收入的受访者更有可能享有医疗保险覆盖。

研究问题4:

为了回答这个问题,我将使用以下变量:

  • bphigh4: 是否曾经被告知有高血压
  • toldhi2: 是否曾经被告知有高血胆固醇
  • weight2: 报告的体重(以磅为单位)
  • cvdstrk3: 是否曾被诊断为中风
  • smoke100:至少吸过100支香烟
  • avedrnk2:过去30天内每天平均

首先,将上述变量转换为数值,并查看这些数值变量之间的相关性。

Rslectedfss - brfs2013[vars] selced_rf$tolhi2 <- iflse(seeted_fss$todh2=="Yes", 1, 0) corrmarix <- cor(selced_bfss) corplot(corr.atri
brfss-6

没有任何两个数值变量之间似乎存在强相关性。

用逻辑回归预测中风

将答案”Yes, but female told only during pregnancy”和”Told borderline or pre-hypertensive”替换为”Yes”。

Rvr1 <- names(brs013) %in% c('smoke0', 'aedrk2', 'bphg4', 'tldhi2', 'wht', 'cdsrk3') sroe <- brfs203[vars1]

将’NA’值替换为’No’。

R4 <- repce(strebh, whch(is.na(stroke$bpig4)), "No")whih(is.na(stroke$soke10)), 'No')

将’NA’值替换为平均值。

Rmean(strke$avedrnk2,.rm = T)
image.png
Rstoke$vdrk2 <- replce(stoe$aednk2, whch(is.nastroe$avednk2)), 2)

查看将用于建模的数据。

Rhed(sroe) sumary(sroe)
image.png
image.png

将结果转换为二元结果。

Rstrke$vdrk3 <- ifelestrok$cvdsk3=="Ys", 1, 0)

在整理和清理数据之后,现在可以拟合模型。

拟合逻辑回归模型

Rtest <- stre[390001:491775,] odel <- glm(cvdtrk3 ~.,famly=biomil(link = 'logit'),at=trin) summary(mdel)
image.png

解释逻辑回归模型的结果:所有变量在统计上都是显著的。

  • 在其他变量相等的情况下,被告知血压高的可能性更容易出现中风。
  • 预测变量toldhi2No的负系数表明,在其他变量相等的情况下,没有被告知血胆固醇高的可能性更不容易中风。
  • 每增加一单位的体重,中风(而不是无中风)的对数几率下降0.00096。
  • 不吸烟至少100支香烟的可能性更小。
  • 过去30天平均每天饮用的酒精饮料每增加一单位,中风的对数几率下降0.027。
Ranva(modl, tet="Chiq")
image.png

通过分析偏差表,我们可以看到在逐个添加每个变量时的偏差下降情况。添加bphigh4、toldhi2和smoke100明显降低了残差偏差。其他变量weight2和avedrnk2似乎改善了模型,尽管它们都具有较低的p值。

评估模型的预测能力

Rfite.result <- ifelse(fited.ults > 0.5,1,0) misCasifEror <- mean(ftted.reuts != testvdtk3) prnt(pase('Accuracy',1misClasiicEror))
image.png

测试集上的准确率为0.96非常好。

绘制ROC曲线并计算AUC(曲线下面积)。

Rp <- predicodel, newdat=est, te="response") pr <- prdition(p, tet$cdstrk3) auc <- uc@y.vaus[[1]]
brfss-7
image.png

最后说明一下,当我们分析健康调查数据时,我们必须意识到自我报告的患病率可能存在偏差,因为受访者可能不了解自己的风险状况。因此,为了获得更精确的估计值,研究人员正在使用实验室测试以及自我报告的数据。


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关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

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