Alternative zum logarithmieren
Verfasst: Mo Aug 12, 2019 8:16 pm
Hallo ihr Lieben
Ich habe zwei Erhebungszeitpunkte, wobei ich meinen Datensatz (long-Format) mit einem Random Intercept Model analysiere.
Gemäss meiner Betreuungsperson muss ich zuerst die Verteilung der Residuen des Y im Random Intercept Model anschauen bzw. schauen, ob diese normalverteilt sind. Da dies nicht der Fall ist, muss ich das Y einfach logarithmieren, was auch bei fast allen Variablen geht. Nur bei einer Variable kommt eine Fehlermeldung, wenn ich sie logarithmieren will.
Wisst ihr evtl. was ich alternativ machen könnte anstatt die Daten zu logarithmieren? Wichtig ist zu wissen, dass die Variable nur Werte zwischen 0 und 2 annimmt, was die Fehlermeldung erklären könnte.
Vielen lieben Dank und herzliche Grüsse
Ich habe zwei Erhebungszeitpunkte, wobei ich meinen Datensatz (long-Format) mit einem Random Intercept Model analysiere.
Gemäss meiner Betreuungsperson muss ich zuerst die Verteilung der Residuen des Y im Random Intercept Model anschauen bzw. schauen, ob diese normalverteilt sind. Da dies nicht der Fall ist, muss ich das Y einfach logarithmieren, was auch bei fast allen Variablen geht. Nur bei einer Variable kommt eine Fehlermeldung, wenn ich sie logarithmieren will.
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lmer_T <- lmer(formula = log(PSQI) ~ Zeitpunkt_f + Testosterone + (1|Participant_ID), data = data_long, REML = FALSE, na.action = na.omit)
> lmer_T <- lmer(formula = log(PSQI) ~ Zeitpunkt_f + Testosterone + (1|Participant_ID), data = data_long, REML = FALSE, na.action = na.omit)
Error in mkRespMod(fr, REML = REMLpass) : NA/NaN/Inf in 'y'
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Vielen lieben Dank und herzliche Grüsse