如何在 lm 函数中使用具有某些条件的多个列的子集？

Question

完全新手在这里。！我想研究政党认同对问题态度的影响。我正在使用大型民意调查数据（2020 年民主检查）text。我的回归函数如下：

mod1 <- lm(dc20_pos_jobs ~ dc20_party_id + dc20_education, data, 
           subset = ("dc20_pos_jobs" < 5 && "dc20_party_id" != c("6","7","8"))

我似乎无法让子集工作，尽管我没有收到任何错误。以下是我的子集中需要的规格：

1. dc20_pos_jobs：使用所有值但不要使用5。它是一个序数变量（1、2、3、4、5）
2. dc20_party_id：使用所有值但不要使用 6、7 和 8。它是一个名义变量（1 到 8）

如果可能的话（但这在很大程度上超出了我的理解范围）

3. 每次dc20_party_id有一定值时，在lm中添加另一个特定变量。例如： dc20_party_id 等于 1？在 lm 中添加 dc20_party_rating_23 作为控制变量。 dc20_party_id 等于 2？在lm中添加dc20_party_rating_24作为控制变量。 ... 取决于 dc20_party_id 等于 5？在 lm 中添加 dc20_party_rating_24 作为控制变量。

所有不同的 party_ratings 都是从 0 到 100 的区间变量。

我尝试移动参数，不同的运算符......今天刚开始使用 R，这是我使用的第一种编码语言。

谢谢！

Answer 1

(ps : 你可以在 python 中尝试这个，它更容易进行数据分析:) )

我认为错误在引号中，试试这个：

subset = (dc20_pos_jobs != 5 & !(dc20_party_id %in% c(6, 7, 8)))

它将包括 dc20_pos_jobs 的所有值（5 除外）和 dc20_party_id 的所有值（6、7 和 8 除外）。