Odds Ratios berechnen
In der vorherigen Übung haben wir gesehen, wie sich der Einfluss einer Empfehlung durch Freund:innen auf Verkäufe vergleichen lässt. Regressionsausgaben sind jedoch oft schwer zu beschreiben – manchmal sind Odds Ratios einfacher zu verwenden. Mithilfe der Ergebnisse aus der vorherigen Übung berechnen wir jetzt Odds Ratios.
Auffrischung zu Odds Ratios:
- Wenn eine Odds Ratio 1,0 beträgt, haben beide Ereignisse die gleiche Chance aufzutreten. Ist die Odds Ratio für eine Empfehlung durch Freund:innen zum Beispiel 1,0, hat diese keinen Einfluss auf die Kaufentscheidung.
- Liegt eine Odds Ratio unter 1, verringert eine Empfehlung durch Freund:innen die Chance eines Kaufs. Eine Odds Ratio von 0,5 bedeutet zum Beispiel Chancen von 1:2 – also 1 Kauf auf 2 Nicht-Käufe.
- Liegt eine Odds Ratio über 1, erhöht eine Empfehlung durch Freund:innen die Chance eines Kaufs. Eine Odds Ratio von 3,0 bedeutet zum Beispiel Chancen von 3:1 – also 3 Käufe auf 1 Nicht-Kauf.
Hinweis zum Kurs-Code: Seit dem Start dieses Kurses hat das broom-Paket die Unterstützung für lme4::lmer()-Modelle eingestellt. Wenn du das selbst nachvollziehen möchtest, brauchst du das Paket broom.mixed, das auf CRAN verfügbar ist.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Hierarchische und gemischte Effekte-Modelle in R</Kurs>Übungsanweisungen
- Sieh dir die
summary()vonmodel_outan. - Extrahiere die Koeffizienten aus
model_outmitfixef()und wandle sie durch Exponentiation in eine Odds Ratio um. Wiederhole das mitconfint(), um die Konfidenzintervalle zu erhalten. - Berechne die Konfidenzintervalle und exponentiere anschließend den Effekt von
friendsauf einen Kauf mittidy(). Achte darauf, die Parameterconf.intundexponentiatezu setzen.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Run the code to see how to calculate odds ratios
summary( ___)
exp(___(model_out))
exp(___(model_out))
# Create the tidied output
tidy(model_out, conf.int = ___, exponentiate = ___)