Deutsches R-Forum

Hallo,

ich muss in 2 Wochen meine Bachelorarbeit abgeben und komme bei der Auswertung einfach nicht weiter, weil ich ständig Fehlercodes erhalte.
Ich rechne u.a. eine ANOVA mit Varianzheterogenität, verwende also den Befehl oneway.test. Dabei wird mir angezeigt, dass zu wenige Beobachtungen vorliegen würden. Ich habe eine Stichprobe von n=167 (abzüglich der Fälle mit fehlenden Werten, also ein n von 101). Wie kann ich weiter vorgehen?
Fehler in oneway.test(Daten$o1_error ~ Daten$stress_home) :
nicht genug Beobachtungen

Außerdem erhalte ich bei der Berechnung der Effektstärke mit dem Befehl etaSquared immer die Fehlermeldung: Fehler in anova.lmlist(object, ...) :
models were not all fitted to the same size of dataset

Danke für eure Hilfe!

Hallo,

kanst Du bitte mal die Struktur (str(Daten)) Deiner Daten zeigen?

Lieber Student,

hier der Output von str():
> str(Daten)
tibble [167 x 41] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
$ school : num [1:167] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ ID (child) : num [1:167] 120 130 138 141 143 152 177 180 182 184 ...
$ sex : num [1:167] 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 ...
$ age : num [1:167] 9 8 8 8 9 9 9 9 9 9 ...
$ grade : num [1:167] 4 3 3 3 3 3 4 4 4 4 ...
$ sh_1a : num [1:167] 1 NA NA NA NA NA 1 1 NA 5 ...
$ sh_2a : num [1:167] 1 NA NA NA NA NA 1 2 NA NA ...
$ sh_3a : num [1:167] 2 NA NA NA NA NA 1 3 NA NA ...
$ sh_4a : num [1:167] 1 NA NA NA NA NA 1 1 NA NA ...
$ sh_5a : num [1:167] 1 NA NA NA NA NA 2 3 NA NA ...
$ sh_6a : num [1:167] 1 NA NA NA NA NA 1 NA NA NA ...
$ sh_7a : num [1:167] 5 NA NA NA NA NA 1 NA NA NA ...
$ sh_8a : num [1:167] 1 NA NA NA NA NA 1 NA NA NA ...
$ ss_1a : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA 1 NA ...
$ ss_2a : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA 2 NA ...
$ ss_3a : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA 1 NA ...
$ ss_4a : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA 1 NA ...
$ ss_5a : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA 2 NA ...
$ ss_6a : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ ss_7a : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ ss_8a : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ ss_9a : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ sf_1a : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ sf_2a : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ sf_3a : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ sf_4a : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ sf_5a : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ sf_6a : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ sf_7a : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ subject_nr : num [1:167] 120 130 138 141 143 152 177 180 182 184 ...
$ o1_error : num [1:167] NA 0.0932 NA 0.2373 0.2458 ...
$ rt1_go : num [1:167] NA 698 NA 822 768 ...
$ sf_6a.r : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ stress_home : num [1:167] 1.62 NA NA NA NA ...
$ stress_school : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ stress_friends : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ stress_gesamt : num [1:167] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ stressgruppe : Factor w/ 2 levels "niedriges Stresslevel",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ stresslevel_home : Factor w/ 2 levels "niedriges Stresslevel",..: 2 NA NA NA NA NA 1 NA NA NA ...
$ stresslevel_school : Factor w/ 2 levels "niedriges Stresslevel",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ stresslevel_friends: Factor w/ 2 levels "niedriges Stresslevel",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...

Ich erhalte wie des öfteren bei verschiedenen Befehlen immer wieder die Fehlermeldung:

Modelle sind nicht alle mit der gleichen Datensatzgröße angepasst worden

Dabei verwende ich immer denselben Datensatz und weiß nicht, wie ich dieses Problem beheben kann...

Wirf mal alle Zeilen raus, wo die Prädikatoren oder abhängige variablen NA sind.

Danach sollten die Fehlermeldung nicht mehr kommen. Grund ist, das na.action= Argument z.b. in ?lm. Standard ist na.omit (was auch Sinn macht).

Ich bin mit der Funktion nicht vertraut aber es fällt auf, dass Du rechts von der Tilde ("~") eine Gruppierungsvariable angeben solltest, tatsächlich aber eine numerische Variable mit Nachkommastellen angibst. Das passt irgendwie nicht. stress_home misst bestimmt eine Art von Stress und defniert nicht die Gruppen, die gleiche Mittelwerte von irgendwas haben sollen. Wolltest Du machen?

LG,
Bernhard

Lieber Bernhard,

vielen Dank!! Das hatte ich ganz übersehen, mit der richtigen Variable stresslevel_home hat es funktioniert!

LG

Was nur wieder zeigt, wie Recht Student hatte und wie richtig EDis Signature ist.

LG, Bernhard