mit den Paketen ist es echt zum Verzweifeln. Ich habe ein hierarchisch lineares Modell. MOT_ztr wird vorhergesagt durch NEURO_ztr und auf Level 2 habe ich die faktorisierte Variable v_307. In drei Schritten zuerst leeres Modell. dann Random Intercept Modell, dann Random Slope Modell.
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model_IOM <- 'MOT_ztr ~ 1 + (1 | v_307)'
fit_IOM <- lmer(model_IOM, data = k, REML = TRUE)
summary(fit_IOM)
#Random Intercept Modell'#
model_RIM <- 'MOT_ztr ~ NEURO_ztr + (1 | v_307)'
fit_RIM <- lmer(model_RIM, data = k, REML = TRUE)
summary(fit_RIM)
coef(fit_RIM)
sjp.lmer(fit_RIM, type = "pred", vars = c("NEURO_ztr", "v_307"), facet.grid = FALSE)
# Random Slope Model #
model_RSM <- 'MOT_ztr ~ NEURO_ztr + (NEURO_ztr | v_307)'
fit_RSM <- lmer(model_RSM, data = k, REML = TRUE)
summary(fit_RSM)
coef(fit_RSM)
#Absicherung der zufälligen Effekte#
anova(fit_RIM, fit_RSM)
Ich möchte gern eine graphische Darstellung . Im Kurs hatten wir sjp.lmer und als Ergebnis kam sowas -> siehe Bild (mit andern Inhalten)
Als Fehlermeldung bekomme ich jetzt:
ich habe sjPlot neu installiert , weil ich dachte, vielleicht zu alt. Hat nix gebracht.Error in sjp.lmer(fit_RIM, type = "pred", vars = c("NEURO_ztr", "v_307"), :
could not find function "sjp.lmer"
> library(lme4)
> library(sjPlot)
Error: package or namespace load failed for ‘sjPlot’:
.onLoad in loadNamespace() für 'vctrs' fehlgeschlagen, Details:
Aufruf: loadNamespace(name)
Fehler: es gibt kein Paket namens ‘backports’
>
Danke und Grüße Martin (Anfänger , R-Studio)
Ich weiss nicht , wie ich einen Mini-Demodatensatz erstelle und diesen als eigenes csv abspeichern kann, so dass die in R neu entstanden Variablen wie NEURO_ztr mit drin sind.