Hallo! Ich möchte gerne mit einem Einstichproben-T-Test prüfen, ob sich die Slopes und Intercepts von verschiedenen Bedingungen signifikant von 0 unterscheiden. Dafür habe ich erstmal eine Regression gerechnet, um auf b0 (Intercept) und b1 (Slope) überhaupt zu kommen.
Wie mache ich jetzt weiter? Wie muss der T-Test aussehen?
Das war meine Regression:
attach(r11)
Regression2 <- dplyr::group_by(r11, VP, Glasses) %>% summarize(b0 = coef(lm(M ~ Abstand))[1],b1 = coef(lm(M ~ Abstand))[2])
T-Test von Slopes und Intercepts
Re: T-Test von Slopes und Intercepts
summary.lm gibt dir diese aus.
broom:: tidy sicherlich auch.
broom:: tidy sicherlich auch.
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.
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Re: T-Test von Slopes und Intercepts
Ich würde jetzt nur gerne einen T-Test mit der Steigung und dem Intercept durchführen, um zu schauen, ob sie signifikant von 0 verschieden sind. Das bedeutet, ich habe für meinen T-Test nur einen Wert, den ich gegen 0 testen will. Daher gibt mir r die Fehlermeldung raus, dass x zu wenig Werte hat.
Wie kann ich das beheben? X ist schließlich tatsächlich nur ein Wert und soll es auch sein.
Hier meine Befehle:
t.test(Datensatz$b0, mu=0)
t.test(Datensatz$b1, mu=0)
Fehlermeldung:
Error in t.test.default(Datensatz$b1, mu = 0) :
not enough 'x' observations
Wie kann ich das beheben? X ist schließlich tatsächlich nur ein Wert und soll es auch sein.
Hier meine Befehle:
t.test(Datensatz$b0, mu=0)
t.test(Datensatz$b1, mu=0)
Fehlermeldung:
Error in t.test.default(Datensatz$b1, mu = 0) :
not enough 'x' observations
Re: T-Test von Slopes und Intercepts
Das stimmt, mit dem Wert allein kann man keinen t-Test rechnen. Erfreulicherweise sagt Dir die Regression über den Wert hinaus auch dessen Standardfehler. Normalerweise braucht man den von Dir vorgeschlagenen Test nie zu rechnen, weil er bei der Regression gleich mit berechnet wird:
In der Spalte "Pr[>|t|]" findest Du die p-Werte des von Dir vorgesehenen t-Test, in der Spalte links davon die t-Werte.
Die Funktion t.test() rechnet t-Tests nur auf der Basis der Rohwerte, nicht aufgrund von Werten und Standardfehlern.
LG,
Bernhard
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> summary(lm(Sepal.Width ~ Sepal.Length, data = iris))
Call:
lm(formula = Sepal.Width ~ Sepal.Length, data = iris)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.1095 -0.2454 -0.0167 0.2763 1.3338
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 3.41895 0.25356 13.48 <2e-16 ***
Sepal.Length -0.06188 0.04297 -1.44 0.152
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.4343 on 148 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.01382, Adjusted R-squared: 0.007159
F-statistic: 2.074 on 1 and 148 DF, p-value: 0.1519
Die Funktion t.test() rechnet t-Tests nur auf der Basis der Rohwerte, nicht aufgrund von Werten und Standardfehlern.
LG,
Bernhard
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Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte
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