如何计算R上logistic回归的影响大小？

在R上计算logistic回归的影响大小可以使用几种方法，其中一种常用的方法是计算odds ratio（比值比）和相应的置信区间。下面是一个完善且全面的答案：

在logistic回归中，我们可以使用odds ratio来衡量自变量对因变量的影响大小。Odds ratio表示两个事件发生的比值，对于logistic回归来说，它表示自变量的一个单位变动对因变量发生的概率比的影响。

计算odds ratio的步骤如下：

1. 首先，进行logistic回归分析，得到模型的系数估计值和标准误差。
2. 对于一个自变量，假设它的系数估计值为β，标准误差为SE。则该自变量的odds ratio可以通过计算exp(β)来得到。
3. 为了评估odds ratio的显著性，可以计算其置信区间。一种常用的方法是使用Wald置信区间，计算公式为exp(β ± 1.96 * SE)。其中1.96是95%置信水平下的Z值。
4. 如果置信区间包含1，则说明该自变量对因变量的影响不显著；如果置信区间不包含1，则说明该自变量对因变量的影响显著。

需要注意的是，以上方法只能用于二分类logistic回归模型。对于多分类logistic回归模型，可以使用多个二分类logistic回归模型进行比较。

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