R broom tidy.kappa 整理 a(n) kappa 对象

Tidy 总结了有关模型组件的信息。模型组件可能是回归中的单个项、单个假设、聚类或类。 tidy 所认为的模型组件的确切含义因模型而异，但通常是不言而喻的。如果模型具有多种不同类型的组件，您将需要指定要返回哪些组件。

用法

# S3 method for kappa
tidy(x, ...)

参数

x

从 psych::cohen.kappa() 返回的 kappa 对象。

...

附加参数。不曾用过。仅需要匹配通用签名。注意：拼写错误的参数将被吸收到 ... 中，并被忽略。如果拼写错误的参数有默认值，则将使用默认值。例如，如果您传递 conf.lvel = 0.9 ，所有计算将使用 conf.level = 0.95 进行。这里有两个异常：

tidy() 方法在提供 exponentiate 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。
augment() 方法在提供 newdata 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。

细节

请注意，无法在 tidy 中设置置信区间的置信水平 (alpha)。相反，在创建 kappa 对象时，您必须将 alpha 参数设置为 psych::cohen.kappa()。

也可以看看

tidy() , psych::cohen.kappa()

值

带有列的 tibble::tibble()：

conf.high: 估计置信区间的上限。
conf.low: 估计置信区间的下限。
estimate: 回归项的估计值。
type: `weighted` 或`unweighted`。

例子


# load libraries for models and data
library(psych)
#> 
#> Attaching package: ‘psych’
#> The following object is masked from ‘package:boot’:
#> 
#>     logit
#> The following object is masked from ‘package:lavaan’:
#> 
#>     cor2cov
#> The following object is masked from ‘package:car’:
#> 
#>     logit
#> The following object is masked from ‘package:drc’:
#> 
#>     logistic
#> The following objects are masked from ‘package:ggplot2’:
#> 
#>     %+%, alpha
#> The following object is masked from ‘package:mclust’:
#> 
#>     sim

# generate example data
rater1 <- 1:9
rater2 <- c(1, 3, 1, 6, 1, 5, 5, 6, 7)

# fit model
ck <- cohen.kappa(cbind(rater1, rater2))

# summarize model fit with tidiers + visualization
tidy(ck)
#> # A tibble: 2 × 4
#>   type       estimate conf.low conf.high
#>   <chr>         <dbl>    <dbl>     <dbl>
#> 1 unweighted    0       -0.185     0.185
#> 2 weighted      0.678    0.430     0.926

# graph the confidence intervals
library(ggplot2)

ggplot(tidy(ck), aes(estimate, type)) +
  geom_point() +
  geom_errorbarh(aes(xmin = conf.low, xmax = conf.high))

源代码：R/psych-tidiers.R

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自等大神的英文原创作品 Tidy a(n) kappa object。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。