Poweranalyse für gemischte Modelle

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

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FKr
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Poweranalyse für gemischte Modelle

Beitrag von FKr » Sa Mär 10, 2018 4:32 pm

Wie kann man die Power für eine Moderation (Einfluss von ASW auf PFau_mc moderiert durch divbel_mc) mithilfe der Funktion powerCurve berechnen?
Ich dachte durch die Verknüpfung von ASW und divbel_mc mit dem * wäre dies umsetzbar.
Vielen, vielen Dank für die Hilfe!

library("simr")
model4 <- glmer(PFau_mc~ ASW * divbel_mc + (1 | CO1),family = "gaussian", data = g2_fau )
fixef(model4)[c("ASW", "divbel_mc", "ASW:divbel_mc")] <- c(0.47, -0.46, 0.2)
powerCurve(model4 , along = "CO1", nsim = 100)

es erscheint diese Fehlermeldung:
Calculating power at 10 sample sizes along CO1
Error in getDefaultXname(fit) :
Couldn't automatically determine a default fixed effect for this model.

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EDi
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Re: Poweranalyse für gemischte Modelle

Beitrag von EDi » So Mär 11, 2018 5:07 pm

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model4 <- glmer(PFau_mc~ ASW * divbel_mc + (1 | CO1),family = "gaussian", data = g2_fau )
glmer bracuht man hier nicht, lmer reicht (family = "gaussian"!).
Behebt das schon dein Problem?
Ansonsten könntst du die Formal ausschreiben (ASW + divbel_mc + ASW : divbel_mc).

Ansonsten siehe auch hier: https://github.com/pitakakariki/simr/issues/96
Musst also noch angeben, welchen der fixed effects du testen möchtest.

Alles Spekulationen meinerseits, da ein reproduzierbares Beispiel fehlt :(
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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Re: Poweranalyse für gemischte Modelle

Beitrag von FKr » Mo Mär 12, 2018 10:23 am

Vielen, vielen Dank, das hat sehr weitergeholfen!
Mit lmer statt glmer ging es leider nicht, es kam wiederholt eine Warnung:

Warning in lme4::lmer(formula = Punkte ~ ASW + (1 | CO1), data = g2_fau, :
passing control as list is deprecated: please use lmerControl() instead
Error in (function (optimizer = "bobyqa", restart_edge = TRUE, boundary.tol = 1e-05, :
unused arguments (tolPwrss = 1e-07, compDev = TRUE, nAGQ0initStep = TRUE, checkControl = list(check.nobs.vs.rankZ = "ignore", check.nobs.vs.nlev = "stop", check.nlev.gtreq.5 = "ignore", check.nlev.gtr.1 = "stop", check.nobs.vs.nRE = "stop", check.rankX = "message+drop.cols", check.scaleX = "warning", check.formula.LHS = "stop", check.response.not.const = "stop"), checkConv = list(check.conv.grad = list(action = "warning", tol = 0.001, relTol = NULL), check.conv.singular = list(action = "ignore", tol = 1e-04),
check.conv.hess = list(action = "warning", tol = 1e-06)))

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Re: Poweranalyse für gemischte Modelle

Beitrag von EDi » Mo Mär 12, 2018 7:04 pm

Mit lmer statt glmer ging es leider nicht, es kam wiederholt eine Warnung:
Nicht nur eine Warnung, sondern auch ein Fehler!
Kommt das beim Model, oder der PowerCurve?

Bitte ein reproduzierbares Beispiel liefern, sowie session Info.

Ich nutze simr recht häufig und hatte bisher nicht solche Probleme (ändere meistens aber nur das n, nicht die ranef).
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Re: Poweranalyse für gemischte Modelle

Beitrag von FKr » Di Mär 13, 2018 8:58 am

Wodurch habe ich die ranef und das n verändert?

Wie kann ich ein Beispiel zeigen ohne den ganzen Datensatz hochzuladen?

Danke! :roll:

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Re: Poweranalyse für gemischte Modelle

Beitrag von EDi » Di Mär 13, 2018 6:03 pm

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along = "CO1"
Verändert doch den ranef??
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Re: Poweranalyse für gemischte Modelle

Beitrag von FKr » Mi Mär 14, 2018 9:00 am

das CO1 ist nur die Gruppeneinteilung, weil es nicht unabhängige Personen sind, sondern Teams :)
warum verändern sich die Ergebnisse, wenn ich family=gaussian rausnehme?

Vielen, vielen Dank!

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