Analyse Gewichtszunahme
Verfasst: So Jun 09, 2019 4:35 pm
Hallo zusammen
ich habe den angehängten Datensatz und würde gerne das "absolute weight gain" über die zeit mit einem geeigneten statistischen Test analysieren.
Ich möchte herausfinden ob das Treatment, Emitter und Receiver einen Einfluss haben. Zudem würde ich gerne statistisch analysieren, ab welchem Zeitpunkt für jede Kombination von emitter und receiver das Treatment signifikant unterschiedlich ist um zu schauen ob das Treatment in einer Kombination von Emitter und Receiver sich schneller auf das Gewicht auswirkt und wenn ja bei welcher. Ich wäre sehr sehr froh wenn mir jemand dabei helfen könnte. Ich habe gedacht ein GLM und eine Anova zu machen,da es ja eine multi-treatment analyse sein soll?
Vielen lieben Dank für eure Hilfe schon jetzt
Liebe Grüsse
lumi1
ich habe mal wie folgt angefangen:
ich habe den angehängten Datensatz und würde gerne das "absolute weight gain" über die zeit mit einem geeigneten statistischen Test analysieren.
Ich möchte herausfinden ob das Treatment, Emitter und Receiver einen Einfluss haben. Zudem würde ich gerne statistisch analysieren, ab welchem Zeitpunkt für jede Kombination von emitter und receiver das Treatment signifikant unterschiedlich ist um zu schauen ob das Treatment in einer Kombination von Emitter und Receiver sich schneller auf das Gewicht auswirkt und wenn ja bei welcher. Ich wäre sehr sehr froh wenn mir jemand dabei helfen könnte. Ich habe gedacht ein GLM und eine Anova zu machen,da es ja eine multi-treatment analyse sein soll?
Vielen lieben Dank für eure Hilfe schon jetzt
Liebe Grüsse
lumi1
ich habe mal wie folgt angefangen:
Code: Alles auswählen
# load packages
library(reshape)
library(carData)
library(effects)
library(emmeans)
library(nlme)
library(glmmTMB)
# import data
library(readxl)
mydata <- read_excel("Daten.xlsx")
mydata$Priming<-as.factor(mydata$Priming)
mydata$Emitter<-as.factor(mydata$Emitter)
mydata$Receiver<-as.factor(mydata$Receiver)
# basic model
model0<-lm(weight ~ Priming + Emitter + Receiver + time, data=mydata)
anova(model0)
sumsq0 <- anova(model0)
sumsq0[,1]
sumsq0[1,1]/sum(sumsq0[,1])*100
sumsq0[2,1]/sum(sumsq0[,1])*100
sumsq0[3,1]/sum(sumsq0[,1])*100
sumsq0[4,1]/sum(sumsq0[,1])*100
sumsq0[5,1]/sum(sumsq0[,1])*100
summary(model0)
plot(allEffects(model0))
# with statistical interactions
model1<-lm(weight ~ Priming*time+ Emitter + Receiver , data=mydata)
anova(model1)
summary(model1)
plot(allEffects(model1))