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- Do Feb 09, 2023 10:46 am
- Forum: Regressionsmodelle
- Thema: Fehlende Werte NA's aussortieren für logistische Regression
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Fehlende Werte NA's aussortieren für logistische Regression
Dass ich meine binäre logistische Regression durchführen kann, muss ich die NA's aus meinen wichtigen Variablen aussortieren. Dazu habe ich folgende Formel auf folgende Variablen angewandt: MF_subset <- MF[ , c("polMaßn", "verheiratet", "BZ_Fam", "Zufriedenh_BZ&quo...
- Do Feb 09, 2023 9:10 am
- Forum: Regressionsmodelle
- Thema: Vorbereitung der Variablen für die binäre logistische Regression
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Re: Vorbereitung der Variablen für die binäre logistische Regression
Lieber Bernhard, vielen lieben Dank!
- So Feb 05, 2023 10:50 pm
- Forum: Multivariate Analysemethoden
- Thema: Test auf signifikante Differenz der angepassten Mittelwerte nach multipler linearer Regression
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Re: Test auf signifikante Differenz der angepassten Mittelwerte nach multipler linearer Regression
Was genau bräuchten Sie dafür noch?
- So Feb 05, 2023 10:25 pm
- Forum: Multivariate Analysemethoden
- Thema: Test auf signifikante Differenz der angepassten Mittelwerte nach multipler linearer Regression
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Re: Test auf signifikante Differenz der angepassten Mittelwerte nach multipler linearer Regression
Dankeschön! Leider habe ich ein paar Probleme, die folgende Formel aus der Quelle zu verstehen: pigs.lm <- lm(log(conc) ~ source + factor(percent), data = pigs) pigs.emm.s <- emmeans(pigs.lm, "source") pairs(pigs.emm.s) Könnten Sie mir vielleicht anhand meiner oben genannten Formel ein Bei...
- Sa Feb 04, 2023 6:10 pm
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- Thema: Vorbereitung der Variablen für die binäre logistische Regression
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Re: Vorbereitung der Variablen für die binäre logistische Regression
Lieber Bernhard, vielen Dank für deine Antwort. Ich habe meine Modelle wie folgt gebildet: belastet0 <- glm(belastetB ~ 1, data = MF,family = "binomial", subset = (sex == 2)) summary(belastet0) belastet1 <- glm(belastetB ~ age + SES_3 + eig_Kinder + Zufriedenh_BZ + LZ + Angst + guteSeiten ...
- Sa Feb 04, 2023 9:42 am
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- Thema: Vorbereitung der Variablen für die binäre logistische Regression
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Re: Vorbereitung der Variablen für die binäre logistische Regression
Für welchen Schritt sollte ich die anova denn dann benutzen? Um einen p-Wert zu erhalten?
Und wie sollte die Formel dann beispielhaft aussehen? Ich kann kein anova-Beispiel für Modelle finden.
Und wie sollte die Formel dann beispielhaft aussehen? Ich kann kein anova-Beispiel für Modelle finden.
- Fr Feb 03, 2023 10:49 am
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- Thema: Vorbereitung der Variablen für die binäre logistische Regression
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Re: Vorbereitung der Variablen für die binäre logistische Regression
Ich habe mehrere Modelle die genau so aufgebaut sind wie das obige für "belastet". Ich muss auch für verschiedene Subgruppen testen, wie verheiratet oder für den Berufsstatus. Alle Modelle ergeben als p=0. Ich habe gestern eine Änderung der Variablen vorgenommen, sowohl für die kategoriale...
- Fr Feb 03, 2023 10:27 am
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- Thema: Test auf signifikante Differenz der angepassten Mittelwerte nach multipler linearer Regression
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Test auf signifikante Differenz der angepassten Mittelwerte nach multipler linearer Regression
Ich habe eine multiple lineare Regression durchgeführt: Beispiel 1: 2 Ausprägungen im subset sex (sex: sex == 1 (männlich), sex == 2 (weiblich). corona_soz <- lm(LZ~age + belastet_SZ + belastet_SNZ + SES_3 + sex, data = MF) Beispiel 2: >= 3 Ausprägungen im subset (Berufsstatus: 1 == nicht erwerbstät...
- Fr Feb 03, 2023 10:14 am
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- Thema: Vorbereitung der Variablen für die binäre logistische Regression
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Vorbereitung der Variablen für die binäre logistische Regression
Ich möchte eine binäre logistische Regression für eine binäre Variable durchführen. Die Variable "belastet" hat die beiden Werte zustimmen (1) und nicht zustimmen (2). Die Formel, mit der ich arbeite, ist glm () und family = "binomial". Wenn ich meine unabhängigen Variablen in da...