Guten Morgen, ich bin jetzt bei Schritt 4 angekommen und habe folgendes gerechnet:EDi hat geschrieben: ↑Mi Nov 27, 2019 8:23 pm
Was hast du denn schon gemacht? Die Schritte die ich machen würde:
1. Daten einlesen
2. Daten prüfen
3. Daten säubern
4. Model auftellen (z.B. ?lm())
5. Model prüfen
6. Estimates aus dem Modell ziehen (=mittlere RTv), alterative emmeans https://cran.r-project.org/web/packages ... asics.html
7. Contraste mit emmeans rechnen https://cran.r-project.org/web/packages ... isons.html
model1 <- lme(RTv ~ LOAD, random = ~1|VP/LOAD, data = Ausschnitt, method = "ML")
Damit erhalte ich für LOAD auch entsprechend ein Ergebnis.
Aber wie bekomme ich jetzt heraus, zwischen welchen Load-Stufen die Unterschiede bestehen? Ich habe für einen Post-Hoc-Test folgendes eingegeben:
Posthoc <- glht (Ausschnitt, linfct = mcp(LOAD = "Tukey"))
Und erhalte dann die Fehlermeldung, dass LOAD nicht faktorisiert sei. Wenn ich die LOAD-Variable mit folgendem Befehl versuche zu faktorisieren:
erhalte ich folgende Fehlermeldung:
Error in is.factor(x) : object 'LOAD' not found
Habe mich bei meinen Berechnungen auf das Kapitel 13 im Buch "Discovering Statistics using R" bezogen, aber das Hauptproblem ist weiterhin, dass ich die Variable nicht in einen Faktor umformen kann. Vielleicht kann das ja jemand mit dem Datensatz, den ich hier gepostet habe, nachvollziehen und mir sagen, wo der Fehler liegt.
LG Tom