Deutsches R-Forum

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...

Lieber Bernhard, vielen lieben Dank!

Was genau bräuchten Sie dafür noch?

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...

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 ...

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.

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...

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...

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...