Aqui vai uma dica para eliminar os for() que você usou, pode-se usar o match() para fazer essas recodificações. Deve ter uma forma ainda melhor, mas atualmente eu uso essa.
sexo <- as.factor(sample(c("M","F","I"), 10, repl=TRUE))
recod <- c(-1,0,1)
sexo.rec <- recod[match(sexo, c("F","I","M"))]
data.frame(sexo, sexo.rec)
recod <- c(0,0.5,1)
sexo.rec <- recod[match(sexo, c("F","I","M"))]
data.frame(sexo, sexo.rec)
A interpretação dos coeficientes, bem, teu preditor linear seria
b0+b1*sexo,
sexo só assume valores (-1,0,1), então você teria as configurações
b0-b1 # femea
b0 # indeterminado
b0+b1 # macho
Mas você pode usar (0, 0.5, 1), b0 é a fêmea, b1 é a diferença para macho.
À disposição.
Walmes.
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