Chlamydien nach Altersgruppe und County
Die Zahl der Infektionen verändert sich über die Zeit und unterscheidet sich zwischen Altersgruppen. Mögliche Gründe dafür sind kulturelle, soziale und politische Faktoren. Bei kleinen Populationen enthält die Zahl der Infektionen oft Nullen und ist möglicherweise nicht normalverteilt. Für solche Daten verwendest du ein Poisson-Modell.
In dieser Übung untersuchst du, wie Chlamydien-Infektionen in kleinen Countys in Illinois variieren. Du gehst folgenden Fragen nach:
- Unterscheidet sich die Zahl der gemeldeten Fälle zwischen den 15- bis 19-Jährigen und den 20- bis 24-Jährigen?
- Verändert sich die Zahl der gemeldeten Fälle im Zeitverlauf für diese beiden Altersgruppen?
Diese Daten stammen vom Bundesstaat Illinois, der Zusammenfassungen zu Infektionen wie Chlamydien nach Altersgruppen und Countys bereitstellt.
Fitte zuerst ein Poisson-glmer auf die Daten.
Untersuche dann die Ergebnisse.
In der nächsten Übung erstellst du eine Grafik der Daten.
Warnung: Wenn du die Formel falsch schreibst, kann R abstürzen. Das ist eine Stolperfalle bei der Verwendung von lmer() und glmer().
Diese Übung ist Teil des Kurses
Hierarchische und gemischte Effekte-Modelle in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Load lmerTest
library(lmerTest)
# Age goes before year
model_out <- ___
summary(___)