我如何在R中轉換24小時變量來執行迴歸模型？

我想在R中進行重複測量的邏輯迴歸。我想檢查一天中最後一餐的時間是否在鬱悶和非鬱悶的孩子中有所不同。我爲所有受試者（dep/non-dep）記錄了14天的進餐時間。我唯一遇到的問題是將這些時間變量轉換成適當的形式來進行我們的分析。將它們轉換爲十進制數（例如15.5）似乎不是一個好主意..請幫助！我如何在R中轉換24小時變量來執行迴歸模型？

id depressed mealtime  
B8   1 17:30:00  
B8   1 17:00:00  
B8   1 12:30:00  
B8   1  <NA>   
B8   1 19:45:00  
B8   1 19:30:00  
A1   0 19:30:00  
A1   0 18:45:00  
A1   0 19:30:00  
A1   0 18:30:00  
A1   0 20:30:00

來源

2013-03-16 user2176245

什麼是類吃飯時間？ – alexwhan 2013-03-16 05:39:15

爲什麼不將您的進餐時間變量轉換爲與參考點不同的時間？例如使用strptime到您的字符串cooerce到POSIXlt和difftime你可以這樣做：

dat$mealtime <- strptime(dat$mealtime,'%H:%M:%S') 
dat$difference <- difftime(dat$mealtime,time2=strptime('00:00:00','%H:%M:%S'))

現在，您可以使用您的迴歸，新創建的變量，（我假設你glm您的Logit）

fit <- glm(depressed ~ difference,data=dat, family=binomial("logit"))

PS：這裏是逸：

dat <- read.table(text='id depressed mealtime  
B8   1 17:30:00  
B8   1 17:00:00  
B8   1 12:30:00  
B8   1  <NA>   
B8   1 19:45:00  
B8   1 19:30:00  
A1   0 19:30:00  
A1   0 18:45:00  
A1   0 19:30:00  
A1   0 18:30:00  
A1   0 20:30:00',header=TRUE)

來源

2013-03-16 08:37:58 agstudy

好吧，我試過這樣做，它工作完美，我不明白什麼dat $餐時和dat $差異正在做。比如新的變量是什麼形式。我不知道如何解釋beta值。像差異的估計值是-0.06。這是否意味着沮喪的孩子在非沮喪的孩子之前傾向於吃上0.06小時？ ..sorry即時通訊只是真正新到這...先謝謝 – user2176245 2013-03-16 17:09:50

dat $進餐時間：訪問變量進餐時間...它相當於dat [，3]（訪問第三列）...我只是創建新的變量差異（這是小時數...）。我不是統計學家，我從來沒有做過邏輯分析。所以我不能幫你解釋。 – agstudy 2013-03-16 17:13:54

我如何在R中轉換24小時變量來執行迴歸模型？

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