Test auf signifikante Differenz der angepassten Mittelwerte nach multipler linearer Regression

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

Moderator: EDi

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Patmae
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Test auf signifikante Differenz der angepassten Mittelwerte nach multipler linearer Regression

Beitrag von Patmae »

Ich habe eine multiple lineare Regression durchgeführt: Beispiel 1: 2 Ausprägungen im subset sex (sex: sex == 1 (männlich), sex == 2 (weiblich).

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corona_soz <- lm(LZ~age  + belastet_SZ + belastet_SNZ + SES_3 + sex, data = MF)
Beispiel 2: >= 3 Ausprägungen im subset (Berufsstatus: 1 == nicht erwerbstätig, 2 == erwerbstätig, 3 == in Mutterschaft, 4 == in Elternzeit).

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F_Beruf_scor <- lm(LZ~age + Zufriedenh_EW + Zufriedenh_BZ + SES_3 + Berufsstatus, data = Frauen)
Daraufhin habe ich die adjustierten Mittelwerte mithilfe der Formel emmeans berechnet.
Beispiel 1: 2 Ausprägungen im subset (sex ==1 (Mann), sex ==2 (Frau)

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emmeans(mean_MF, ~ sex)
Output:

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> emmeans(mean_MF, ~ sex)
 sex emmean     SE    df lower.CL upper.CL
   1   7.05 0.0193 20894     7.02     7.09
   2   6.96 0.0187 20894     6.93     7.00
Beispiel 2: 4 Ausprägungen im subset (Berufsstatus: 1 == nicht erwerbstätig, 2 == erwerbstätig, 3 == in Mutterschaft, 4 == in Elternzeit)

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emmeans(F_Beruf_factor, ~ Beruf_factor)
Output:

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> emmeans(F_Beruf_factor, ~ Beruf_factor)
 Beruf_factor emmean     SE    df lower.CL upper.CL
 1              7.17 0.0426 11220     7.09     7.25
 2              6.87 0.0243 11220     6.82     6.92
 3              7.13 0.1001 11220     6.94     7.33
 4              7.28 0.0513 11220     7.18     7.38
Nun möchte ich einen Test durchführen (t-Test, Anova, Varianzanalyse, Mann-Whitney-U-Test?), um die signifikanten Unterschiede der adjustierten Mittelwerte zwischen den Gruppen zu berechnen. Das heißt, ich möchte die adjustierten Mittelwerte, die ich oben für die Geschlechtsgruppe erhalten habe, also männlich ==1 gegen weiblich ==2 testen. Ebenso möchte ich die Berufsstatusgruppen 1 == nicht erwerbstätig, 2 == erwerbstätig, 3 == in Mutterschaft, 4 == im Elternzeit gegeneinander testen (1:2, 1:3, 1:4, 2:3, 2:4, 3:4), um signifikante Unterschiede zwischen den jeweiligen Gruppen zu erhalten. Also kurz gesagt: ich möchte auf Unterschiede der adjustierten Mittelwerte nach meiner Regression testen.
Gibt es dafür eine Formel, in die ich z.B. mein Modell mit der jeweiligen Teilmengenvariable einsetzen kann? Oder gibt es eine Formel, in die ich die adjustierten Mittelwerte aus meiner vorherigen Analyse (emmeans) einfügen kann?
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EDi
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Re: Test auf signifikante Differenz der angepassten Mittelwerte nach multipler linearer Regression

Beitrag von EDi »

?emmeans::pairs wäre ein option für mehrfachvergleiche: https://cran.r-project.org/web/packages ... isons.html

Die p-Wert (und CI) Korrektur kommt out-of-the-box.
Für andere vergleiche (z.B. Dunnett oder Williams) nutze ich ?emmeans::contrast
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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Patmae
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Re: Test auf signifikante Differenz der angepassten Mittelwerte nach multipler linearer Regression

Beitrag von Patmae »

Dankeschön!
Leider habe ich ein paar Probleme, die folgende Formel aus der Quelle zu verstehen:

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pigs.lm <- lm(log(conc) ~ source + factor(percent), data = pigs)
pigs.emm.s <- emmeans(pigs.lm, "source")
pairs(pigs.emm.s)
Könnten Sie mir vielleicht anhand meiner oben genannten Formel ein Beispiel aufzeigen?

Liebe Grüße
Pati
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EDi
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Re: Test auf signifikante Differenz der angepassten Mittelwerte nach multipler linearer Regression

Beitrag von EDi »

Könnten Sie mir vielleicht anhand meiner oben genannten Formel ein Beispiel aufzeigen?
Bitte ein reproduzierbares Beispiel posten, dann geht das bestimmt ;)
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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Patmae
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Re: Test auf signifikante Differenz der angepassten Mittelwerte nach multipler linearer Regression

Beitrag von Patmae »

Was genau bräuchten Sie dafür noch?
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