R语言广义线性模型：Logistic回归模型的亚组分析及森林图绘制

Logistic回归模型是一种常用的广义线性模型，广泛应用于分类问题。亚组分析则是在Logistic回归模型基础上进行的一种统计方法，用于探究某个特定因素对不同亚组之间的影响是否存在差异。本文将介绍如何使用R语言进行Logistic回归模型的亚组分析，并使用森林图来可视化结果。

在开始之前，首先需要安装并加载必要的R软件包。以下代码将帮助你完成这一步骤：

# 安装必要的软件包
install.packages("ggplot2")
install.packages("survival")
install.packages("dplyr")

# 加载软件包
library(ggplot2)
library(survival)
library(dplyr)

接下来，我们将使用一个示例数据集来演示Logistic回归模型的亚组分析。假设我们有一个心脏病患者的数据集，其中包含以下变量：年龄、性别、胆固醇水平和是否发生心脏病事件。

首先，让我们加载数据集并进行必要的数据预处理：

# 读取数据集
data <- read.csv("heart_disease.csv")

# 查看数据集的前几行
head(data)

# 数据预处理
data$sex <- factor(data$sex, levels = c(0, 1), labels = c("Female", "Male"))

接下来，我们可以使用glm函数拟合Logistic回归模型，并使用summary函数查看