使用 GAM 模型分析幸福度与R语言
在当今社会，幸福度是衡量人们生活质量的重要指标。社会科学家们通过多种方式来研究幸福感，其中之一便是使用广义加法模型（GAM，Generalized Additive Model）进行数据分析。本文将介绍如何在R语言中使用GAM模型来分析幸福度，并展示相关的图形可视化结果。
什么是GAM模型？
广义加法模型是一种非参数回归模型，它允许我们通过光滑函数来捕捉变量之间的关系。与传统线性模型不同，GAM可以灵活地处理非线性和非正态分布的数据，使其在社会科学领域中越来越受到重视。
R语言环境准备
在进行GAM分析前，我们需要安装和加载相关的R包。以下是需要的R包：
install.packages("mgcv") # GAM模型
install.packages("ggplot2") # 数据可视化
install.packages("dplyr") # 数据操作
library(mgcv)
library(ggplot2)
library(dplyr)
数据准备
假设我们有一个包含社会调查数据的数据集，包括不同因素如收入、教育水平和工作满意度等，以及个人的幸福度评分。我们可以构建一个数据框并生成一些示例数据：
set.seed(123)
data <- data.frame(
income = rnorm(1000, mean=50000, sd=15000),
education = sample(1:5, 1000, replace=TRUE),
job_satisfaction = rnorm(1000, mean=3, sd=1),
happiness = NA
)
# 使用一些公式模拟出幸福度
data$happiness <- 0.5 * log(data$income) + 2 * data$education + 1.5 * data$job_satisfaction + rnorm(1000, sd=2)
GAM模型构建
在构建模型时，我们将幸福度（happiness）作为因变量，而其他的因素作为自变量。以下是建立GAM模型的代码：
gam_model <- gam(happiness ~ s(income) + factor(education) + s(job_satisfaction), data=data)
summary(gam_model)
在这个模型中，s()函数表示我们对income和job_satisfaction采用了光滑函数来捕捉非线性关系。
结果可视化
为了更好地理解我们的模型，我们可以通过绘制图形来可视化结果。
幸福度分布饼状图
首先，我们可以绘制幸福度评分的分布情况，使用饼状图来可视化各个评分的比例。在此之前，我们可以根据幸福度将数据分为几个等级：
data$happiness_level <- cut(data$happiness, breaks = 4, labels = c("低", "中", "高", "非常高"))
# 计算比例
happiness_distribution <- data %>%
group_by(happiness_level) %>%
summarise(count = n())
# 绘制饼状图
ggplot(happiness_distribution, aes(x = "", y = count, fill = happiness_level)) +
geom_bar(width = 1, stat = "identity") +
coord_polar("y") +
labs(title = "幸福度评分分布")
pie
title 幸福度评分分布
"低": 25
"中": 30
"高": 20
"非常高": 25
旅行图
为了展示个人的旅程如何影响幸福度，我们可以构建一个简单的旅行图。在这里，我们假设旅行的频率与幸福度有一定关系。
journey
title 旅行如何影响幸福度
section 旅行频率
减少旅行: 5: 悲伤
偶尔旅行: 3: 中和
经常旅行: 1: 幸福
总结
通过使用GAM模型，我们能够深入分析影响幸福度的多种因素，同时采用可视化工具让数据更具可读性。R语言为社会科学研究提供了强大的统计和可视化工具，使得研究者可以更有效地传达他们的研究结果。在分析幸福度时，除了数量的分析，更重要的是理解背后的故事，希望本篇文章能够激发大家对数据分析和社会科学研究的兴趣。
