ANCOVA durchführe und adjustierte Mittelwerte berechnen

Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Kontingenzanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, MDS, ....

Moderator: EDi

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ingalene
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Registriert: Fr Okt 16, 2020 11:29 am

ANCOVA durchführe und adjustierte Mittelwerte berechnen

Beitrag von ingalene »

Hallo,
ich bin ganz neu hier und komme seit einigen Tagen nicht weiter. Ich sitze gerade an einer Datenauswertung für meine Bachelorarbeit. Ich habe einen Datensatz von knapp 400 Patient*innen bei dene ich die BMI-Entwicklung betrachte (nachdem sie bestimmte Mediakmente genommen haben). Ich sollte nun eine Kovarianzanalyse durchführen um mögliche Störfaktoren wie Alter und Geschlecht herauszurechnen.

Code: Alles auswählen

ComplMod <- lm(V5_BMI_Log ~ DIAGNOSE + V0_Age + SEX, data = VEDOibd_BSc_121020_Gesamtpopulation)
Anova(ComplMod)
Über diese Befehle erhalte ich auch die Aussage ob die Faktoren einen sigifikanten Einfluss haben aber hier komm ich nicht weiter - Wie kann ich daraus meine adjustierten Mittelwerte für den BMI berechnen?
Ich bin weder der größte Statistik, noch der größte R-Profi (noch nicht) und hoffe ich habe mein Problem verständlich genug erklären können.
Ich würde mich sehr über Hilfe freuen!
Mit freundlichen Grüßen
Inga
Zuletzt geändert von jogo am Fr Okt 16, 2020 2:57 pm, insgesamt 1-mal geändert.
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bigben
Beiträge: 1779
Registriert: Mi Okt 12, 2016 9:09 am

Re: ANCOVA durchführe und adjustierte Mittelwerte berechnen

Beitrag von bigben »

Hallo Inga,

das mit der größten R-Profi wird bestimmt noch werden, aber vielleicht erzählst Du uns noch, welche adjustierten Mittelwerte Du ausrechnen möchtest? Welches Alter und welches Geschlecht soll denn für die Ergebnisrechnung angenommen werden?

Ansonsten würden wir gerne das Ergebnis von

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summary(ComplMod)
sehen.

LG,
Bernhard
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ingalene
Beiträge: 2
Registriert: Fr Okt 16, 2020 11:29 am

Re: ANCOVA durchführe und adjustierte Mittelwerte berechnen

Beitrag von ingalene »

Hallo Bernhard,
die Mittelwerte will ich für den BMI, also die V5BMiLog variable berechnen.
So wie ich es verstanden hatte hätte ich das Durchschnittsalter meiner Studienpopulation angenommen welches 41 ist.
Hier sind die Ergebnisse, daraus würde ich deuten dass ich das Geschlecht sowieso ignoriere da dort kein signifikanter Einfluss ist?

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Call:
lm(formula = V5_BMI_Log ~ DIAGNOSE + V0_Age + SEX, data = VEDOibd_BSc_121020_Gesamtpopulation)
Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-0.18739 -0.05570 -0.01132  0.04612  0.29804 
Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 1.3520612  0.0133858 101.007  < 2e-16 ***
DIAGNOSEMC  0.0028983  0.0083564   0.347 0.728900    
V0_Age      0.0010572  0.0002699   3.917 0.000106 ***
SEXm        0.0107908  0.0083026   1.300 0.194476    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.08226 on 391 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.04253,	Adjusted R-squared:  0.03518 
F-statistic: 5.789 on 3 and 391 DF,  p-value: 0.0007022
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bigben
Beiträge: 1779
Registriert: Mi Okt 12, 2016 9:09 am

Re: ANCOVA durchführe und adjustierte Mittelwerte berechnen

Beitrag von bigben »

Naja, auch wenn der Effekt von SexM nicht signifikant ist, so ist er doch Deine beste Schätzung dafür, wie groß der Effekt wohl wäre, wenn es ihn gibt. Und da Frauen und Männer unterschiedliche Physiologie, Statur und Essgewohnheiten haben wäre es durchaus plausibel, den Prädiktor im Spiel zu lassen. Das darfst Du selbst entscheiden.

Probier mal ob folgendes funktioniert:

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predict(ComplMod, newdata = data.frame(DIAGNOSE = "MC", V0_Age = 41, SEX = "m"), se.fit = TRUE)
LG,
Bernhard
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EDi
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Registriert: Sa Okt 08, 2016 3:39 pm

Re: ANCOVA durchführe und adjustierte Mittelwerte berechnen

Beitrag von EDi »

Vielleicht willst du auch einfach nur ?fitted haben?
Und danach mit denen weiterrechnen?
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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