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Logistische Regression

In toxikologischen Studien werden Organismen oft mit Dosen behandelt, und es treten häufig binäre Ergebnisse auf, etwa tot/lebendig oder gehemmt/mobil. Das nennt man eine Dosis-Wirkungs-Studie. Zum Beispiel kann die Reaktion auf verschiedene Dosen am Ende der Studie Mortalität (1) oder Überleben (0) sein.

In dieser Übung passen wir eine logistische Regression mit allen drei im Video gezeigten Methoden an. Du bekommst zwei Datensätze.

  • df_long im „langen“ Format, wobei jede Zeile einer Beobachtung entspricht (also einer 0 oder 1).
  • df_short im aggregierten Format, wobei jede Zeile einer Behandlung entspricht (z. B. 6 Erfolge, 4 Misserfolge, Anzahl Replikate = 10, Anteil = 0,6).

Wenn du mit dem „breiten“ bzw. „kurzen“ Data Frame arbeitest, erfordern die Methoden „success, failure“ für die logistische Regression, dass Erfolg und Misserfolg als Matrix übergeben werden. Am einfachsten geht das mit der Funktion cbind().

Tipp: Wenn du mit Daten aus der Praxis arbeitest, prüfe immer, wofür 0 und 1 stehen. Unterschiedliche Personen verwenden unterschiedliche Notationen, und falsche Annahmen können dir Probleme bereiten!

Diese Übung ist Teil des Kurses

Hierarchische und gemischte Effekte-Modelle in R

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Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Fit a glm using data in a long format
fit_long <- glm(___ ~ ___, data = df_long, 
                family = "___")
summary(___)
Code bearbeiten und ausführen