Hallo Zusammen
Für meine Masterarbeit muss ich Mixed Models (gemischte Modelle) mit R berechnen. Zur Unterstützung habe ich von meinem Betreuer eine R-Syntax erhalten, bei der jemand etwas ähnliches berechnet hat wie ich. Es geht um die Erkennung von Emotionen und wie sich diese mit dem Alter verändert.
Diese Person hat folgendes gemacht um die Koeffizienten darzustellen:
#doInstall <- TRUE
#toInstall <- c("ggplot2")
#if(doInstall){install.packages(toInstall, repos = "http://cran.us.r-project.org")}
#lapply(toInstall, library, character.only = TRUE)
# Put model estimates into temporary data.frames:
AFrame <- data.frame(Variable = rownames(summary(A)$coef),
Coefficient = summary(A)$coef[, 1],
SE = summary(A)$coef[, 2],
modelName = "Anger")
DFrame <- data.frame(Variable = rownames(summary(D)$coef),
Coefficient = summary(D)$coef[, 1],
SE = summary(D)$coef[, 2],
modelName = "Disgust")
FFrame <- data.frame(Variable = rownames(summary(F)$coef),
Coefficient = summary(F)$coef[, 1],
SE = summary(F)$coef[, 2],
modelName = "Fear")
HFrame <- data.frame(Variable = rownames(summary(H)$coef),
Coefficient = summary(H)$coef[, 1],
SE = summary(H)$coef[, 2],
modelName = "Happiness")
SFrame <- data.frame(Variable = rownames(summary(S)$coef),
Coefficient = summary(S)$coef[, 1],
SE = summary(S)$coef[, 2],
modelName = "Sadness")
# Combine these data.frames
allModelFrame <- data.frame(rbind(AFrame, DFrame, FFrame, HFrame, SFrame )) # etc.
# Specify the width of your confidence intervals
interval1 <- -qnorm((1-0.9)/2) # 90% multiplier
interval2 <- -qnorm((1-0.95)/2) # 95% multiplier
# Plot
zp1 <- ggplot(allModelFrame, aes(colour = modelName))
zp1 <- zp1 + geom_hline(yintercept = 0, colour = gray(1/2), lty = 2)
zp1 <- zp1 + geom_linerange(aes(x = Variable, ymin = Coefficient - SE*interval1,
ymax = Coefficient + SE*interval1),
lwd = 1, position = position_dodge(width = 1/2))
zp1 <- zp1 + geom_pointrange(aes(x = Variable, y = Coefficient, ymin = Coefficient
- SE*interval2,
ymax = Coefficient + SE*interval2),
lwd = 1/2, position = position_dodge(width = 1/2),
shape = 21, fill = "WHITE")+
scale_color_manual(values=c('red2','green3','magenta2', 'yellow2', 'blue2'))
zp1 <- zp1 + coord_flip() + theme_bw()
zp1 <- zp1 + ggtitle("Comparing Coefficients of five Emotion Models")
print(zp1)
Das graphische Resultat dieser Syntax habe ich euch in den Anhang dieser Syntax beigefügt. Leider verstehe ich überhaupt nicht was mir diese Grafik sagen will. Was bedeuten die Punkte? Wofür steht die 0?
Kann mir irgendwer diese Grafik genauer erklären?
Liebe Grüsse und vielen Dank
geom_smooth
Re: geom_smooth
Die Punkte sind die Werte (x-Achse) der Geschätzen Modelkoeffizienten (y-Achse) für jedes der 5 Modelle (Farbe).
Die vertikalen Linen sind die Konfidenzintervalle.
Die 0 ist der Wert 0 (0=0, die Weltformel ).
Je näher ein Koeffizient an der Null ist desto weniger stark ändert er die abhängige Variable (skaleneffekte sind zu berücksichtigen).
Hoffe das hilft. Was das mit geom_smooth zu tun hat, bleibt mir schleierhaft.
Die vertikalen Linen sind die Konfidenzintervalle.
Die 0 ist der Wert 0 (0=0, die Weltformel ).
Je näher ein Koeffizient an der Null ist desto weniger stark ändert er die abhängige Variable (skaleneffekte sind zu berücksichtigen).
Hoffe das hilft. Was das mit geom_smooth zu tun hat, bleibt mir schleierhaft.
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.
Dieser Beitrag ist lizensiert unter einer CC BY 4.0 Lizenz
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