8.5 BBQ實作練習
ya shin
2020/11/6
實作練習
## 實作目標
# 我們使用由smilepoll.tw提供的開放資料BBQ.csv（在資料區可看到BBQ問卷檔及報表），學習如何整合本書之前的重點，進行變數描述、存檔、進行MCA探索式分析，以及二元勝算對數（確認式）分析實作。假設
## 假設
# 假設一：對烤肉的新鮮感不再便會降低明年烤肉的意願
# 假設二：覺得烤肉影響健康便會降低明年烤肉的意願
# 假設三：覺得烤肉花費造成負擔便會降低明年烤肉的意願
# 假設四：覺得烤肉麻煩便會降低明年烤肉的意願
# 假設五：覺得烤肉影響環境便會降低明年烤肉的意願
# 假設六：覺得不必要見面就能聯絡感情會降低明年烤肉的意願
# 假設七：認為烤肉不是聯絡感情的首選便會降低明年烤肉的意願初步處理資料
## 初步處理資料檔
# 讀入資料檔並將變數名稱字串轉為變數標籤
library(readr)
bbq <- read_csv("C:/Users/yashin/Desktop/homework/My first/bbq.csv")##
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
## .default = col_double(),
## `喜歡，因為…:對於這種「到府烤肉」服務，您的感受是？` = col_character(),
## `不喜歡，因為…:對於這種「到府烤肉」服務，您的感受是？` = col_character(),
## `如果大家都烤肉，您會覺得「不好玩」嗎？: Comments` = col_character(),
## `對您來說，烤肉費用的支出是不是一種負擔？: Comments` = col_character(),
## `我最受不了的是：:在烤肉活動中，請問下列哪一項是您最無法忍受的？` = col_character(),
## `在烤肉活動中，請問下列哪一項是您最無法忍受的？: Comments` = col_character(),
## `您在不在意您烤肉時造成的污染嗎？: Comments` = col_character(),
## `我覺得：:我覺得「封街烤肉」…` = col_character(),
## `集體烤肉，因為：:請問您比較喜歡「封街大家一起烤肉」，還是「自己家烤自己的」？` = col_logical(),
## `自己烤，因為：:請問您比較喜歡「封街大家一起烤肉」，還是「自己家烤自己的」？` = col_logical(),
## `請問您比較喜歡「封街大家一起烤肉」，還是「自己家烤自己的」？: Comments` = col_character(),
## `我有其他想法：:平時用社群媒體（Line, Facebook等）與家人聯繫感情。您覺得夠不夠？` = col_character(),
## `平時用社群媒體（Line, Facebook等）與家人聯繫感情。您覺得夠不夠？: Comments` = col_character(),
## Edu = col_character(),
## Job = col_character(),
## Other_Job = col_logical()
## )
## i Use `spec()` for the full column specifications.View(bbq)
nrow(bbq) # 共650列 ## [1] 650ncol(bbq) # 共58欄## [1] 58# 取出變數名稱當作變數標籤
varlabels <- colnames(bbq)
# 拿掉標籤之後的變數名稱重新命名為V1, V2, ...
colnames(bbq)[1:58] <- paste("V", 1:58, sep="")
# 為變數名稱裝上標籤
sjlabelled::set_label(bbq) <- varlabels
# 批次清理無效值
bbq <- sjmisc::set_na(bbq, na="NA")變數編碼
## 變數編碼與描述
varlabels #列出每個變數的標籤## [1] "Response_ID"
## [2] "今年的中秋節您有與家人團聚嗎？（延後到國慶連假也算）"
## [3] "今年中秋節（含國慶連假）團圓時您有烤肉嗎？"
## [4] "肉片:請問在烤肉時，您最喜歡的食材是哪些？（可複選）"
## [5] "香腸:請問在烤肉時，您最喜歡的食材是哪些？（可複選）"
## [6] "黑輪:請問在烤肉時，您最喜歡的食材是哪些？（可複選）"
## [7] "玉米:請問在烤肉時，您最喜歡的食材是哪些？（可複選）"
## [8] "貢丸:請問在烤肉時，您最喜歡的食材是哪些？（可複選）"
## [9] "米血:請問在烤肉時，您最喜歡的食材是哪些？（可複選）"
## [10] "蔬菜:請問在烤肉時，您最喜歡的食材是哪些？（可複選）"
## [11] "海鮮:請問在烤肉時，您最喜歡的食材是哪些？（可複選）"
## [12] "雞翅、雞腿:請問在烤肉時，您最喜歡的食材是哪些？（可複選）"
## [13] "豆干、豆腐:請問在烤肉時，您最喜歡的食材是哪些？（可複選）"
## [14] "我喜歡的是：:請問在烤肉時，您最喜歡的食材是哪些？（可複選）"
## [15] "對於這種「到府烤肉」服務，您的感受是？"
## [16] "喜歡，因為…:對於這種「到府烤肉」服務，您的感受是？"
## [17] "不喜歡，因為…:對於這種「到府烤肉」服務，您的感受是？"
## [18] "如果大家都烤肉，您會覺得「不好玩」嗎？"
## [19] "如果大家都烤肉，您會覺得「不好玩」嗎？: Comments"
## [20] "無論您喜不喜歡烤肉，現在我們來談談對它的印象吧。 您覺得戶外的烤肉對您的健康有多大影響？"
## [21] "對您來說，烤肉費用的支出是不是一種負擔？"
## [22] "對您來說，烤肉費用的支出是不是一種負擔？: Comments"
## [23] "準備烤肉食材對您來說會不會很麻煩？"
## [24] "在烤肉活動中，請問下列哪一項是您最無法忍受的？"
## [25] "我最受不了的是：:在烤肉活動中，請問下列哪一項是您最無法忍受的？"
## [26] "在烤肉活動中，請問下列哪一項是您最無法忍受的？: Comments"
## [27] "您在不在意您烤肉時造成的污染嗎？"
## [28] "您在不在意您烤肉時造成的污染嗎？: Comments"
## [29] "請問這樣的活動對您來說有趣嗎？"
## [30] "請問您是否參與過這類的大型烤肉活動？"
## [31] "我覺得「封街烤肉」…"
## [32] "我覺得：:我覺得「封街烤肉」…"
## [33] "請問您比較喜歡「封街大家一起烤肉」，還是「自己家烤自己的」？"
## [34] "集體烤肉，因為：:請問您比較喜歡「封街大家一起烤肉」，還是「自己家烤自己的」？"
## [35] "自己烤，因為：:請問您比較喜歡「封街大家一起烤肉」，還是「自己家烤自己的」？"
## [36] "請問您比較喜歡「封街大家一起烤肉」，還是「自己家烤自己的」？: Comments"
## [37] "最後，我們來談談節慶與團聚。 請問您覺得一天之內自己可以自由支配的時間（用來做自己想做的事）大約有多少？"
## [38] "春節:請問您今年挑了什麼時間與全家團聚（可複選）？"
## [39] "端午:請問您今年挑了什麼時間與全家團聚（可複選）？"
## [40] "中秋:請問您今年挑了什麼時間與全家團聚（可複選）？"
## [41] "長假連假:請問您今年挑了什麼時間與全家團聚（可複選）？"
## [42] "平時週休或排假時:請問您今年挑了什麼時間與全家團聚（可複選）？"
## [43] "以上都沒有:請問您今年挑了什麼時間與全家團聚（可複選）？"
## [44] "說回到烤肉，請問您明年會不會想全家人一起烤肉？"
## [45] "平時用社群媒體（Line, Facebook等）與家人聯繫感情。您覺得夠不夠？"
## [46] "我有其他想法：:平時用社群媒體（Line, Facebook等）與家人聯繫感情。您覺得夠不夠？"
## [47] "平時用社群媒體（Line, Facebook等）與家人聯繫感情。您覺得夠不夠？: Comments"
## [48] "大家圍著烤肉比其他活動要較為容易聯絡感情。"
## [49] "「請問您多常使用手機上的社群媒體（Line, FB等）APP與家人聯絡？」"
## [50] "請問您使用手機與家人聯絡時，比較喜歡使用文字簡訊（例如Line留言），還是使用講話（含視訊）？"
## [51] "關於性別，您會以生理性別或社會性別來描述自己？"
## [52] "Gender"
## [53] "Social_gender"
## [54] "Bornyear"
## [55] "Edu"
## [56] "Residence"
## [57] "Job"
## [58] "Other_Job"library(sjmisc)
library(sjPlot)## #refugeeswelcomenames(bbq)## [1] "V1" "V2" "V3" "V4" "V5" "V6" "V7" "V8" "V9" "V10" "V11" "V12"
## [13] "V13" "V14" "V15" "V16" "V17" "V18" "V19" "V20" "V21" "V22" "V23" "V24"
## [25] "V25" "V26" "V27" "V28" "V29" "V30" "V31" "V32" "V33" "V34" "V35" "V36"
## [37] "V37" "V38" "V39" "V40" "V41" "V42" "V43" "V44" "V45" "V46" "V47" "V48"
## [49] "V49" "V50" "V51" "V52" "V53" "V54" "V55" "V56" "V57" "V58"依變數
## 依變數：「明年會不會烤肉」
# （V44）說回到烤肉，請問您明年會不會想全家人一起烤肉？ (0~10)
# table(bbq$V44)
bbq$V44r <- rec(bbq$V44, rec="0:5=0; 6:10=1", as.num=F)
frq(bbq$V44)##
## 說回到烤肉，請問您明年會不會想全家人一起烤肉？ (x) <numeric>
## # total N=650 valid N=650 mean=5.66 sd=2.57
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 0 | 33 | 5.08 | 5.08 | 5.08
## 1 | 20 | 3.08 | 3.08 | 8.15
## 2 | 23 | 3.54 | 3.54 | 11.69
## 3 | 45 | 6.92 | 6.92 | 18.62
## 4 | 49 | 7.54 | 7.54 | 26.15
## 5 | 136 | 20.92 | 20.92 | 47.08
## 6 | 109 | 16.77 | 16.77 | 63.85
## 7 | 85 | 13.08 | 13.08 | 76.92
## 8 | 56 | 8.62 | 8.62 | 85.54
## 9 | 33 | 5.08 | 5.08 | 90.62
## 10 | 61 | 9.38 | 9.38 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>frq(bbq$V44r)##
## 說回到烤肉，請問您明年會不會想全家人一起烤肉？ (x) <categorical>
## # total N=650 valid N=650 mean=0.53 sd=0.50
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 0 | 306 | 47.08 | 47.08 | 47.08
## 1 | 344 | 52.92 | 52.92 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>plot_frq(bbq$V44r)
自變數
## 自變數
# 假設一：「新鮮感」
# （V18）如果大家都烤肉，您會覺得「不好玩」嗎？*
# 跟別人做類似的活動，不好玩 １
# 跟別人做類似的活動也很ok啊 ２
bbq$V18r <- rec(bbq$V18, rec="1=1[不新鮮]; 2=0[沒有差]", as.num=F)
frq(bbq$V18r)##
## 如果大家都烤肉，您會覺得「不好玩」嗎？ (x) <categorical>
## # total N=650 valid N=650 mean=0.17 sd=0.38
##
## Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## -----------------------------------------------
## 0 | 沒有差 | 540 | 83.08 | 83.08 | 83.08
## 1 | 不新鮮 | 110 | 16.92 | 16.92 | 100.00
## <NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA># 假設二：「對健康影響的認知」
# （V20）您覺得戶外的烤肉對您的健康有多大影響？*
# 影響很大 １
# 影響不大 ２
# 完全沒影響 ３
# table(bbq$V20)
bbq$V20r <- rec(bbq$V20, rec="1=1; 2:3=0", as.num=F)
frq(bbq$V20r)##
## 無論您喜不喜歡烤肉，現在我們來談談對它的印象吧。 您覺得戶外的烤肉對您的健康有多大影響？ (x) <categorical>
## # total N=650 valid N=650 mean=0.36 sd=0.48
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 0 | 414 | 63.69 | 63.69 | 63.69
## 1 | 236 | 36.31 | 36.31 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA># 假設三：「金錢負擔」
# （V21）對您來說，烤肉費用的支出是不是一種負擔？*
# 是，的確是種負擔 １
# 還好 ２
# 不會 ３
# table(bbq$V21)
bbq$V21r <- rec(bbq$V21, rec="1=1; 2:3=0", as.num=F)
frq(bbq$V21r)##
## 對您來說，烤肉費用的支出是不是一種負擔？ (x) <categorical>
## # total N=650 valid N=650 mean=0.34 sd=0.47
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 0 | 430 | 66.15 | 66.15 | 66.15
## 1 | 220 | 33.85 | 33.85 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA># 假設四：「心力負擔」
# （V23）準備烤肉食材對您來說會不會很麻煩？*
# 會麻煩 １
# 不會麻煩 ２
# table(bbq$V23)
bbq$V23r <- rec(bbq$V23, rec="1=1; 2:3=0", as.num=F)
frq(bbq$V23r)##
## 準備烤肉食材對您來說會不會很麻煩？ (x) <categorical>
## # total N=650 valid N=650 mean=0.74 sd=0.44
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 0 | 167 | 25.69 | 25.69 | 25.69
## 1 | 483 | 74.31 | 74.31 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA># 假設五：「對環境影響的認知」
# （V27）您在不在意您烤肉時造成的污染嗎？*
# 會在意，覺得多少影響了環境 １
# 還好 ２
# 不會在意 ３
# table(bbq$V27)
bbq$V27r <- rec(bbq$V27, rec="1=1; 2:3=0", as.num=F)
frq(bbq$V27r)##
## 您在不在意您烤肉時造成的污染嗎？ (x) <categorical>
## # total N=650 valid N=650 mean=0.63 sd=0.48
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 0 | 240 | 36.92 | 36.92 | 36.92
## 1 | 410 | 63.08 | 63.08 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA># 假設六：「見面聯絡感情是必要的（必要性）」
# (V45) 平時用社群媒體（Line, Facebook等）與家人聯繫感情。您覺得夠不夠？*
# 很夠了。科技讓我與家人緊緊連在一起，年節不見面也不要緊。 １
# 還算夠。有了科技，家人不必一定要聚在一起。 ２
# 不夠！見面較能聯絡感情，所以仍然要經常找時間團聚。 ３
# 絕對不夠！我不太相信用社群媒體可以聯繫感情，一定要見到面才行。 ４
# 我有其他想法：: * ９０
# table(bbq$V45)
bbq$V45r <- rec(bbq$V45, rec="1:2=0; 3,4=1 ",
as.num=F)
frq(bbq$V45r)##
## 平時用社群媒體（Line, Facebook等）與家人聯繫感情。您覺得夠不夠？ (x) <categorical>
## # total N=650 valid N=645 mean=0.64 sd=0.48
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 0 | 234 | 36.00 | 36.28 | 36.28
## 1 | 411 | 63.23 | 63.72 | 100.00
## <NA> | 5 | 0.77 | <NA> | <NA># 假設七：「為聯絡感情烤肉是首選（重要性）」
# (V48) 大家圍著烤肉比其他活動要較為容易聯絡感情。*
# 同意。 １
# 不會/不見得。 ２
# table(bbq$V48)
bbq$V48r <- rec(bbq$V48, rec="1=1; 2=0 ", as.num=F)
frq(bbq$V48r)##
## 大家圍著烤肉比其他活動要較為容易聯絡感情。 (x) <categorical>
## # total N=650 valid N=650 mean=0.47 sd=0.50
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 0 | 343 | 52.77 | 52.77 | 52.77
## 1 | 307 | 47.23 | 47.23 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>控制變數
## 控制變數
# 「今年中秋有與家人團聚」
# (V2) 今年的中秋節您有與家人團聚嗎？（延後到國慶連假也算）*
# 有 １
# 沒有 ２
# table(bbq$V2)
bbq$V2r <- rec(bbq$V2, rec="1=1; 2=0 ", as.num=F)
frq(bbq$V2r)##
## 今年的中秋節您有與家人團聚嗎？（延後到國慶連假也算） (x) <categorical>
## # total N=650 valid N=650 mean=0.83 sd=0.37
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 0 | 109 | 16.77 | 16.77 | 16.77
## 1 | 541 | 83.23 | 83.23 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA># 「今年有參加家庭烤肉活動」
# (V3) 今年中秋節（含國慶連假）團圓時您有烤肉嗎？*
# 有 １
# 沒有 ２
# table(bbq$V3)
bbq$V3r <- rec(bbq$V3, rec="1=1; 2=0 ",
as.num=F)
frq(bbq$V3r)##
## 今年中秋節（含國慶連假）團圓時您有烤肉嗎？ (x) <categorical>
## # total N=650 valid N=650 mean=0.50 sd=0.50
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 0 | 328 | 50.46 | 50.46 | 50.46
## 1 | 322 | 49.54 | 49.54 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA># 「在意對環境的危害」
# （V24）在烤肉活動中，請問下列哪一項是您最無法忍受的？*
# 空氣汙染 １
# 垃圾 ２
# 噪音 ３
# 隨處亂滴的醬汁 ４
# 我覺得還好，沒那麼嚴重 ５
# 我最受不了的是：: * ９０
bbq$V24r <- rec(bbq$V24,
rec="1,2,3,4=1; 5=0=; 90=NA",
as.num=F)
frq(bbq$V24r)##
## 在烤肉活動中，請問下列哪一項是您最無法忍受的？ (x) <categorical>
## # total N=650 valid N=634 mean=0.83 sd=0.38
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 0 | 108 | 16.62 | 17.03 | 17.03
## 1 | 526 | 80.92 | 82.97 | 100.00
## <NA> | 16 | 2.46 | <NA> | <NA># 「常用手機與網路聯絡感情」
# （V49）「請問您多常使用手機上的社群媒體（Line, FB等）APP與家人聯絡？」*
# 幾乎天天使用 １
# 偶爾使用 ２
# 從來沒用（我用手機只打電話） ３
# 我不常使用手機 ４
bbq$V49r <- rec(bbq$V49, rec="1=1; 2:4=0", as.num=F)
frq(bbq$V49r)##
## 「請問您多常使用手機上的社群媒體（Line, FB等）APP與家人聯絡？」 (x) <categorical>
## # total N=650 valid N=650 mean=0.50 sd=0.50
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 0 | 325 | 50 | 50 | 50
## 1 | 325 | 50 | 50 | 100
## <NA> | 0 | 0 | <NA> | <NA># 「聯絡家人時偏好語音（還是文字）」。
# （V50）請問您使用手機與家人聯絡時，比較喜歡使用文字簡訊（例如Line留言），還是使用講話（含視訊）？*
# 整體來說比較常用文字簡訊 １
# 整體來說比較常用語音講話（含視訊） ２
bbq$V50r <- rec(bbq$V50, rec="1=0; 2=1",
as.num=F)
frq(bbq$V50r)##
## 請問您使用手機與家人聯絡時，比較喜歡使用文字簡訊（例如Line留言），還是使用講話（含視訊）？ (x) <categorical>
## # total N=650 valid N=650 mean=0.33 sd=0.47
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 0 | 438 | 67.38 | 67.38 | 67.38
## 1 | 212 | 32.62 | 32.62 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>#「時間負擔」
# （V37） 請問您覺得一天之內自己可以自由支配的時間（用來做自己想做的事）大約有多少？*
# 很多 １
# 還好 ２
# 有點少 ３
# 完全沒有 ４
bbq$V37r <- rec(bbq$V37, rec="1,2=0; 3,4=1", as.num=F)
frq(bbq$V37r)##
## 最後，我們來談談節慶與團聚。 請問您覺得一天之內自己可以自由支配的時間（用來做自己想做的事）大約有多少？ (x) <categorical>
## # total N=650 valid N=650 mean=0.32 sd=0.47
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 0 | 445 | 68.46 | 68.46 | 68.46
## 1 | 205 | 31.54 | 31.54 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>儲存檔案
## 儲存檔案
names(bbq) # 確認包含了上面新增的14個變數## [1] "V1" "V2" "V3" "V4" "V5" "V6" "V7" "V8" "V9" "V10"
## [11] "V11" "V12" "V13" "V14" "V15" "V16" "V17" "V18" "V19" "V20"
## [21] "V21" "V22" "V23" "V24" "V25" "V26" "V27" "V28" "V29" "V30"
## [31] "V31" "V32" "V33" "V34" "V35" "V36" "V37" "V38" "V39" "V40"
## [41] "V41" "V42" "V43" "V44" "V45" "V46" "V47" "V48" "V49" "V50"
## [51] "V51" "V52" "V53" "V54" "V55" "V56" "V57" "V58" "V44r" "V18r"
## [61] "V20r" "V21r" "V23r" "V27r" "V45r" "V48r" "V2r" "V3r" "V24r" "V49r"
## [71] "V50r" "V37r"save(bbq, file="BBQ.rda")
rm(list=ls())確認式分析
## 確認式分析：二元勝算對數模型
# **假設一：對烤肉的新鮮感不再便會降低明年烤肉的意願
# 假設二：覺得烤肉影響健康便會降低明年烤肉的意願
# 假設三：覺得烤肉花費造成負擔便會降低明年烤肉的意願
# **假設四：覺得烤肉麻煩便會降低明年烤肉的意願
# 假設五：覺得烤肉影響環境便會降低明年烤肉的意願
# *假設六：覺得不必要見面就能聯絡感情會降低明年烤肉的意願
# ***假設七：認為烤肉不是聯絡感情的首選便會降低明年烤肉的意願
library(car)## Loading required package: carData## Registered S3 methods overwritten by 'car':
## method from
## influence.merMod lme4
## cooks.distance.influence.merMod lme4
## dfbeta.influence.merMod lme4
## dfbetas.influence.merMod lme4load("BBQ.rda")
## 模型一：包含所有解釋變數的原始模型
mod.1 <- glm(V44r ~ V18r+V20r+V21r+V23r+V27r+V45r+V48r,
data=bbq,
family=binomial)
summary(mod.1) ##
## Call:
## glm(formula = V44r ~ V18r + V20r + V21r + V23r + V27r + V45r +
## V48r, family = binomial, data = bbq)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.1544 -0.9159 0.4547 0.8186 2.2016
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -0.1028 0.2611 -0.394 0.693684
## V18r1 -0.9319 0.2593 -3.593 0.000327 ***
## V20r1 -0.2302 0.2035 -1.131 0.257974
## V21r1 -0.2541 0.2046 -1.242 0.214258
## V23r1 -0.7009 0.2325 -3.015 0.002571 **
## V27r1 -0.1109 0.2063 -0.538 0.590751
## V45r1 0.5169 0.1917 2.696 0.007008 **
## V48r1 1.8033 0.1870 9.644 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 892.04 on 644 degrees of freedom
## Residual deviance: 710.49 on 637 degrees of freedom
## (5 observations deleted due to missingness)
## AIC: 726.49
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 4vif(mod.1) ## V18r V20r V21r V23r V27r V45r V48r
## 1.020268 1.139311 1.112477 1.107769 1.172304 1.016885 1.017933## 模型二：加入其他控制變數的完整模型
mod.2 <- update(mod.1, .~. +V2r+V3r+V24r+V49r+V50r+V37r)
summary(mod.1) ##
## Call:
## glm(formula = V44r ~ V18r + V20r + V21r + V23r + V27r + V45r +
## V48r, family = binomial, data = bbq)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.1544 -0.9159 0.4547 0.8186 2.2016
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -0.1028 0.2611 -0.394 0.693684
## V18r1 -0.9319 0.2593 -3.593 0.000327 ***
## V20r1 -0.2302 0.2035 -1.131 0.257974
## V21r1 -0.2541 0.2046 -1.242 0.214258
## V23r1 -0.7009 0.2325 -3.015 0.002571 **
## V27r1 -0.1109 0.2063 -0.538 0.590751
## V45r1 0.5169 0.1917 2.696 0.007008 **
## V48r1 1.8033 0.1870 9.644 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 892.04 on 644 degrees of freedom
## Residual deviance: 710.49 on 637 degrees of freedom
## (5 observations deleted due to missingness)
## AIC: 726.49
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 4vif(mod.1)## V18r V20r V21r V23r V27r V45r V48r
## 1.020268 1.139311 1.112477 1.107769 1.172304 1.016885 1.017933## 模型三：留下有效的控制變數的最終模型
mod.3 <- update(mod.1, .~.+V3r+V49r)
summary(mod.3) ##
## Call:
## glm(formula = V44r ~ V18r + V20r + V21r + V23r + V27r + V45r +
## V48r + V3r + V49r, family = binomial, data = bbq)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.3260 -0.7341 0.2922 0.7915 2.5755
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -1.28359 0.32001 -4.011 6.04e-05 ***
## V18r1 -0.74243 0.28250 -2.628 0.008586 **
## V20r1 -0.39866 0.22056 -1.808 0.070681 .
## V21r1 -0.24753 0.22263 -1.112 0.266215
## V23r1 -0.58145 0.25229 -2.305 0.021186 *
## V27r1 -0.02589 0.22319 -0.116 0.907645
## V45r1 0.71726 0.21128 3.395 0.000687 ***
## V48r1 1.55086 0.20067 7.728 1.09e-14 ***
## V3r1 1.65134 0.20247 8.156 3.46e-16 ***
## V49r1 0.52231 0.20105 2.598 0.009379 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 892.04 on 644 degrees of freedom
## Residual deviance: 627.94 on 635 degrees of freedom
## (5 observations deleted due to missingness)
## AIC: 647.94
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 4vif(mod.3)## V18r V20r V21r V23r V27r V45r V48r V3r
## 1.020551 1.149685 1.128763 1.110795 1.189288 1.061042 1.016273 1.046443
## V49r
## 1.037068## 探索式分析：MCA
load("BBQ.rda")
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following object is masked from 'package:car':
##
## recode## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(FactoMineR)
library(factoextra)## Loading required package: ggplot2## Welcome! Want to learn more? See two factoextra-related books at https://goo.gl/ve3WBabbqMCA <- select(bbq, V44r, V18r, V20r, V21r, V23r, V27r, V45r, V48r,
V2r, V3r, V24r, V49r, V50r, V37r)
bbqMCA.nona <- na.omit(bbqMCA)
nrow(bbqMCA.nona) # 629## [1] 629names(bbqMCA.nona)## [1] "V44r" "V18r" "V20r" "V21r" "V23r" "V27r" "V45r" "V48r" "V2r" "V3r"
## [11] "V24r" "V49r" "V50r" "V37r"res<-MCA(bbqMCA.nona, ncp=5, graph= F)
fviz_screeplot(res, ncp=10) 
# 變數關聯關係圖
plot(res, axes=c(1, 2), new.plot=TRUE,
col.var="red", col.ind="black", col.ind.sup="black",
col.quali.sup="darkgreen", col.quanti.sup="blue",
label=c("var"), cex=0.8,
selectMod = "cos2",
invisible=c("ind", "quali.sup"),
autoLab = "yes",
title="") 
# 初步假設：覺得自己時間充裕的人(V37r=0)，愈可能傾向見面團聚取代使用手機（V45r=1）；相反的，自覺一天內時間不足的人，反而傾向以手機來取代見面團聚。卡方檢定
## 用卡方檢定來進一步確認肉眼所預判潛在變數之間的相關性
# 做法一
library(gmodels)
CrossTable(bbq$V37r, bbq$V45r,
chisq = T, # 顯示卡方檢定結果
prop.chisq = F, # 不必顯示每個細格的卡方值貢獻程度
prop.t= F # 不必顯示每個細格次數所佔全體百分比
)##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | N / Row Total |
## | N / Col Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 645
##
##
## | bbq$V45r
## bbq$V37r | 0 | 1 | Row Total |
## -------------|-----------|-----------|-----------|
## 0 | 173 | 269 | 442 |
## | 0.391 | 0.609 | 0.685 |
## | 0.739 | 0.655 | |
## -------------|-----------|-----------|-----------|
## 1 | 61 | 142 | 203 |
## | 0.300 | 0.700 | 0.315 |
## | 0.261 | 0.345 | |
## -------------|-----------|-----------|-----------|
## Column Total | 234 | 411 | 645 |
## | 0.363 | 0.637 | |
## -------------|-----------|-----------|-----------|
##
##
## Statistics for All Table Factors
##
##
## Pearson's Chi-squared test
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 4.9733 d.f. = 1 p = 0.02574149
##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 4.587819 d.f. = 1 p = 0.03219996
##
## # 做法二
library(sjPlot)
tab_xtab(bbq$V37r, bbq$V45r, encoding="utf-8",
show.row.prc = TRUE, # 顯示列百分比
show.col.prc = TRUE # 顯示欄百分比
)|
隢<95>閬箏 |
撟單<99>蝷曄黎慦 Facebook蝑 |
Total | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | ||
| 0 |
173 39.1 % 73.9 % |
269 60.9 % 65.5 % |
442 100 % 68.5 % |
| 1 |
61 30 % 26.1 % |
142 70 % 34.5 % |
203 100 % 31.5 % |
| Total |
234 36.3 % 100 % |
411 63.7 % 100 % |
645 100 % 100 % |
χ2=4.588 · df=1 · φ=0.088 · p=0.032 |
## 與資料喝杯咖啡：拿資料來檢視自己對變數關係的判斷
mod.4 <- glm(V45r~V37r, data = bbq, family = binomial)
summary(mod.4)##
## Call:
## glm(formula = V45r ~ V37r, family = binomial, data = bbq)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.5507 -1.3697 0.8454 0.9966 0.9966
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 0.44142 0.09746 4.529 5.92e-06 ***
## V37r1 0.40353 0.18148 2.224 0.0262 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 844.96 on 644 degrees of freedom
## Residual deviance: 839.90 on 643 degrees of freedom
## (5 observations deleted due to missingness)
## AIC: 843.9
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 4結果分析
## 結果分析:越覺得自己可以自由支配時間不夠的人，越覺得用社群媒體與家人聯繫感情不夠，越需要見面團聚。