在R中重新创建spss GEE回归表

我有以下（示例）数据集：

round<-c( 0.125150,  0.045800, -0.955299, -0.232007,  0.120880, -0.041525,  0.290473, -0.648752,  0.113264, -0.403685)
    square<-c(-0.634753,  0.000492, -0.178591, -0.202462, -0.592054, -0.583173, -0.632375, -0.176673, -0.680557, -0.062127)
    ideo<-c(0,1,0,1,0,1,0,0,1,1)
    ex<-data.frame(round,square,ideo)

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我想准确地重新创建SPSS表（不是结果，因为我使用的是原始数据集的子集），但我不知道如何实现所有这些结果

一点点的

tidyverse

magic可以得到相同的结果——或多或少

从

coef（summary（geeglm（））

获取信息，并计算必要的列：

library("tidyverse")
library("geepack")

coef(summary(geeglm(ideo ~ square + round,data = ex, id = ideo,
           corstr = "independence"))) %>% 
mutate(lowerWald = Estimate-1.96*Std.err, # Lower Wald CI
       upperWald=Estimate+1.96*Std.err,   # Upper Wald CI
       df=1, 
       ExpBeta = exp(Estimate)) %>%       # Transformed estimate
mutate(lWald=exp(lowerWald),              # Upper transformed
       uWald=exp(upperWald))              # Lower transformed

这将产生以下结果（使用您提供的数据）。可以修改列的顺序和名称以满足您的需要

  Estimate Std.err   Wald  Pr(>|W|) lowerWald upperWald df ExpBeta lWald uWald
1   1.0541  0.1328 62.997 2.109e-15    0.7938     1.314  1   2.869 2.212 3.723
2   1.1811  0.4095  8.318 3.925e-03    0.3784     1.984  1   3.258 1.460 7.270
3   0.7072  0.1593 19.704 9.042e-06    0.3949     1.019  1   2.028 1.484 2.772

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非常好的结果。我会检查一些东西并接受它。是否可以在第1列中显示名称（截距）-四舍五入？是的。在开始变异之前，只需将

rownames\u to_column（）

放入管柱中，即，

…corstr=“independence”））%%>%rownames\u to_column（）%%>%mutate（…

  Estimate Std.err   Wald  Pr(>|W|) lowerWald upperWald df ExpBeta lWald uWald
1   1.0541  0.1328 62.997 2.109e-15    0.7938     1.314  1   2.869 2.212 3.723
2   1.1811  0.4095  8.318 3.925e-03    0.3784     1.984  1   3.258 1.460 7.270
3   0.7072  0.1593 19.704 9.042e-06    0.3949     1.019  1   2.028 1.484 2.772