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私は線形回帰の教科書に取り組んでおり、一般線形仮説の検定に関するセクションの結果を再現しようとしていますが、R でそれを行う方法について少し助けが必要です。

私はすでに他の多くの投稿を見てきましたが、誰かが私にサンプルコードを教えてくれることを願っています. 次の形式の 26 件の被験者に関するデータがあります。

Group, Weight (lb), HDL Cholesterol mg/decaliters  
1,163.5,75  
1,180,72.5  
1,178.5,62  
2,106,57.5  
2,134,49  
2,216.5,74  
3,163.5,76  
3,154,55.5  
3,139,68

このデータを基に、被験者の 3 つのグループに適合する回帰直線が共通の傾きを持つかどうかをテストしようとしています。想定されるモデルは次のとおりです。

y=βo + β1⋅x + ϵ  
y=γ0 + γ1⋅xi + ϵ  
y= δ0 + δ1⋅xi + ϵ

したがって、関心のある仮説は H0 です: β1 = γ1 = δ1

car ライブラリの linearHypothesis 関数を使用してこれを実行しようとしましたが、モデル オブジェクトがどうあるべきかを理解するのに苦労しており、これが使用する正しいアプローチ (またはパッケージ) であるかどうか確信が持てません。

どんな助けでも大歓迎です - ありがとう!

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ティム、あなたの質問は R コードに関するものではないようです。代わりに、結果に対する変数Groupと変数の相互作用をテストする方法について質問があるようです。あなたはこれを具体的に述べていませんが、これらはそれぞれあなたの予測因子と結果であると推測しています.Weight (lb)HDL Cholesterol mg/decaliters

Weight (lb)したがって、基本的には、変数のレベルに応じて予測変数に異なる効果があるかどうかを確認しようとしていますGroup。これは、線形モデルを使用してさまざまな方法で実行できます。単純な回帰アプローチはlm(hdl ~ 1 + group + weight + group*weight). そして、交互作用項の係数group*weightは、有意な交互作用 (つまり節度) 効果があるかどうかを示します。

ただし、大きな懸念事項があると思います。group特に、変数とhdl変数が相互作用しないという仮定の効果があることを心配する必要があります。つまり、本質的にヌルを予測しています。さらに、サンプル サイズが小さいにもかかわらず、null を予測しています。したがって、効果が観察されたとしても、効果を検出するのに十分な統計的検出力があるとは考えにくいでしょう。

于 2016-03-24T01:46:39.337 に答える