R broom tidy.kappa 整理 a(n) kappa 對象

Tidy 總結了有關模型組件的信息。模型組件可能是回歸中的單個項、單個假設、聚類或類。 tidy 所認為的模型組件的確切含義因模型而異，但通常是不言而喻的。如果模型具有多種不同類型的組件，您將需要指定要返回哪些組件。

用法

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

參數

x

從 psych::cohen.kappa() 返回的 kappa 對象。

...

附加參數。不曾用過。僅需要匹配通用簽名。注意：拚寫錯誤的參數將被吸收到 ... 中，並被忽略。如果拚寫錯誤的參數有默認值，則將使用默認值。例如，如果您傳遞 conf.lvel = 0.9 ，所有計算將使用 conf.level = 0.95 進行。這裏有兩個異常：

tidy() 方法在提供 exponentiate 參數時會發出警告(如果該參數將被忽略)。
augment() 方法在提供 newdata 參數時會發出警告(如果該參數將被忽略)。

細節

請注意，無法在 tidy 中設置置信區間的置信水平 (alpha)。相反，在創建 kappa 對象時，您必須將 alpha 參數設置為 psych::cohen.kappa()。

也可以看看

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

值

帶有列的 tibble::tibble()：

conf.high: 估計置信區間的上限。
conf.low: 估計置信區間的下限。
estimate: 回歸項的估計值。
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))

源代碼：R/psych-tidiers.R

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自等大神的英文原創作品 Tidy a(n) kappa object。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。