当我使用as.factor()时，为什么我的glm仍然在分析多变量？
当你使用as.factor()函数将一个变量转换为因子（factor）类型时，glm函数仍然会对该变量进行多变量分析的原因是因为glm函数默认将因子类型的变量视为多个二进制变量（dummy variables）进行处理。
在R语言中，as.factor()函数用于将一个变量转换为因子类型。因子是一种特殊的数据类型，用于表示分类变量。当你使用as.factor()函数将一个变量转换为因子类型后，R会自动为每个不同的取值创建一个虚拟变量（dummy variable），并将原始变量的取值映射到这些虚拟变量上。
在glm函数中，当你将一个因子类型的变量作为自变量传入时，glm函数会自动将其转换为多个二进制变量进行处理。这是因为glm函数默认使用了一种称为“虚拟编码”（dummy coding）的方法来处理因子变量。虚拟编码将一个有k个不同取值的因子变量转换为k-1个二进制变量，其中每个二进制变量表示原始变量的一个取值。这样做的目的是为了避免多重共线性问题。
虚拟编码的结果是，glm函数会为每个因子变量的不同取值创建一个二进制变量，并将原始变量的取值映射到这些二进制变量上。这样，glm函数就可以对每个取值进行单独的分析，从而得到关于每个取值的系数估计和显著性检验结果。
在实际应用中，使用as.factor()函数将一个变量转换为因子类型可以帮助我们更好地处理分类变量。例如，在进行回归分析时，如果一个自变量是分类变量，我们可以使用as.factor()函数将其转换为因子类型，然后传入glm函数进行分析。这样，我们就可以得到每个分类变量取值的系数估计和显著性检验结果，从而更好地理解分类变量对因变量的影响。
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