STATISTIK-FORUM.de

[gabi]

Liebe Statistik-Freunde

Wie im Titel beschrieben, weiss ich nicht genau wie ich die ANOVA in diesem speziellen Fall in meiner Thesis berichten soll. Das Modell, welches in die ANOVA eingespeist wurde, ist ein generalized linar mixed-effects model (GLMM) vom Paket lme4. Die ANOVA habe ich mit car::ANOVA(xxx) gemacht, damit ich Chi-Quadrat-Werte bekomme, was anscheinend adäquater ist als F-Werte für ein GLMM. Car::ANOVA(xxx) gibt mir nun einen Chi-Quadrat-Wert, EINEN Freiheitsgrad und einen p-Wert raus. Um eine ANOVA zu berichten brauche ich doch aber zwingend ZWEI Freiheitsgrade, oder nicht? Wisst ihr wie die ANOVA berichten soll?

LG und vielen Dank im voraus!


P.S.: Hier ein noch konkretes Bsp.:

Chisq: 412.84 / Df: 2 / Pr(>Chisq): < 2.2e-16 ***

Ich habe dann das einfach so gemacht: (Χ^2(df = 2) = 412.8, p < 2.2*10^-16)

[PonderStibbons]

Der F-Test hat 2 Freiheitsgrad-Angaben. Chi² hat nur eine.

Die ANOVA habe ich mit car::ANOVA(xxx) gemacht, damit ich Chi-Quadrat-Werte bekomme, was anscheinend adäquater ist als F-Werte für ein GLMM.

Vielleicht machst Du Dich erst nochmal kundig, was genau Du da rechnen lässt, wenn Du Chi² anforderst?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[gabi]

Lieber PonderStibbons

Danke für Deine Antwort!

Bin nicht sicher, ob ich Deine Frage richtig verstanden habe, aber ich versuche es mal auszuführen...

Also konkret geht es um eine 3 x 2 [blocks (1, 2, 3) by trial type (a, b)] einfaktorielle ANOVA, wo ich testen wollte, ob sich die bocks innerhalb der trial types unterscheiden oder nicht. Da es sich um Fehlerraten (W'keit von 0 bis 1) als Outcome handelt, musste ich ein GLMM dafür verwenden und beispielsweise kein lineares Modell (aber das weisst du wahrscheinlich besser als ich ).

Danach wollte ich, wie normalerweise eigentlich üblich die ANOVA rechnen mit anova() von {stats}, die mir einen F-Wert ausgibt (Sind die Varianzen von den Stichproben gleich oder nicht?). Mir wurde aber gesagt, dass für ein GLMM Chi-Quadrat-Werte (Stimmt die Varianz einer Variablen in einer Stichprobe mit deren Varianz in der Grundgesamtheit übereinstimmt?) besser geeignet sind. Ehrlich gesagt, weiss ich aber nicht wieso. Ich habe blind vertraut

Würdest Du denn die ANOVA mit den F-Werten bevorzugen?

[strukturmarionette]

Hi,

generalized linar mixed-effects model (GLMM) vom Paket lme4. Die ANOVA habe ich mit car::ANOVA(xxx) gemacht,

- was ist denn das für eine Programmiersprache?

Gruß
S.

[gabi]

Hallo S.

Entschuldige, das habe ich ganz vergessen zu erwähnen. Das ist R.

LG Gabi

[bele]

R ist case sensitive, d. h. es macht einen wesentlichen Unterschied, ob Du car::ANOVA oder car:Anova schreibst. Das eine gibt es, das andere nicht. Jede Funktion in einem CRAN-Package kommt mit einem standardisiert aufgebauten Hilfetext, den Du mit

Code: Alles auswählen

help(Anova)

abrufen kannst. Sehr oft lohnt es sich, diese Texte zu lesen. Du könntest dort lesen, dass die car:: Anova Funktion ein Argument 'test.statistic' hat, mit welchem man die jeweils gewünschte Statistik aussuchen kann. Du könntest also versuchen, ob Du mit 'Anova(modell, test.statistic="F")' für Dein Modell nicht doch eine F-Statistik erhalten kannst, mit der Du vertrauter zu sein scheinst ("Type II Wald F tests with Kenward-Roger df").

LG,
Bernhard