次の式の線形回帰のプロットを作成する必要がありますが、R で行う正しい方法がわかりません。
lm.velocity_vs_Velocity_response = lm(scrd$Velocity~scrd$Velocity_response*scrd$Subject)
scrd は、ここからダウンロードできるデータセットです: https://dl.dropbox.com/u/3288659/Velocity_vs_Velocity.csv
実験に対応するデータセットには 2 つの変数 (Velocity と Velocity_response) が含まれており、2 つの間に線形相関があるかどうかを知りたいです。1 つ目は 4 つの地形条件 (雪、木、砂利、および「無音」で示された素材) で運転される車の速度であり、2 つ目は導体の知覚速度であるとします。実験では、10 人の参加者が 4 つの条件を 2 回繰り返しました。参加者は、実験の最後に、その条件での運転中に感じた速度を評価する必要がありました。評価は、0 = 非常に遅く、10 = 非常に速い、ビジュアル アナログ スケールで実行されました。したがって、回帰には 80 ポイントがあります (10 人の参加者 * 2 つの試行 * 速度の 4 つの推定値)。ただし、データセットでは、2 つの試行のパフォーマンスを平均することにしました。
回帰を行うために使用した式の出力、
summary(lm.velocity_vs_Velocity_response)
は
Residual standard error: 0.08377 on 20 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.91, Adjusted R-squared: 0.8245
F-statistic: 10.64 on 19 and 20 DF, p-value: 1.085e-06
そこから、2 つの変数の間に強い相関があると結論付けました (R^2 = 0.91 および p 値 < 0.001)。
ここで、これらのデータの線形回帰に適合する線を確認したいと思います。Rでどのように行われますか? 正しい式はどれ? 誰でもRのコードの例を提供できますか?
問題は、plot を使用するとポイントが乱雑になり、直線的な傾向が見られないことです。
ここで、データセットの最初の行を投稿します
Subject Material Velocity Velocity_response
Subject1 no_sound 1.41 7.8
Subject1 snow 1.255 4
Subject1 gravel 1.32 5.3
Subject1 wood 1.335 5.4
Subject2 no_sound 1.435 10
Subject2 snow 1.265 1.7
Subject2 gravel 1.3 8.5
Subject2 wood 1.355 5.3