Ich bin ein absoluter Neuling für R, ich habe eine Zuweisung mit linearer Regression, bei der wir zwei verschiedene Modelle erzeugen müssen, um zu sehen, welches ein besserer Prädiktor für Schmerz ist. Das erste Modell enthält nur Alter und Geschlecht. Das zweite Modell soll zusätzliche Variablen enthalten; Das Zustandsmerkmal des Angstbestands, die Schmerzkatastrophisierungsskala, die Aufmerksamkeitsbewusstseinsskala und die Messung des Cortisolspiegels in Speichel und Serum (Blut). Die Forschungsfrage besagt, dass wir eine hierarchische Regression durchführen müssen, indem wir ein Modell aufbauen, das Alter und Geschlecht als Prädiktoren für Schmerz enthält (Modell 1) und dann ein neues Modell mit den Prädiktoren Alter, Geschlecht, STAI, Schmerz erstellt Katastrophierungs-, Achtsamkeits- und Cortisol-Maßnahmen (Modell 2). Daher sind die in Modell 1 verwendeten Prädiktoren eine Teilmenge der in Modell 2 verwendeten Prädiktoren. Nach Abschluss der beiden Modelle müssen Vergleiche durchgeführt werden, um zu beurteilen, ob in Modell 2 im Vergleich zu Modell 1 wesentliche neue Informationen über Schmerzen gewonnen wurden.Lineares Regressionsmodell in R
I Ich habe eine Menge Probleme mit "Sex" als Variable, jemand hat eine "3" anstelle von männlich und weiblich codiert und obwohl ich den Punktestand ausgeschlossen habe, kommt "3" immer noch als Ebene im Datensatz vor gibt es eine Möglichkeit, dies zu entfernen?
Wie kann ich "Sex" in einen Vektor vom Typ "Faktor" anstelle von "Vektor" umwandeln? Können kategoriale Variablen Prädiktoren in einem Modell sein? Ich habe versucht, dies mit dem folgenden Befehl zu tun, aber es wird weiterhin in Fehlern zurückgegeben.
sex_vector <- c("female", "male") etc.
factor.sex.vector <- factor(sex.vector)
Im Folgenden ein Auszug aus dem Datensatz ist:
data.frame': 156 obs. of 10 variables:
$ sex : Factor w/ 3 levels "3","female","male": 2 2 3 3 3 3 3 2 2 2 ...