Repeated Measures ANOVA
In der letzten Übung hast du gesehen, dass ein gepaarter t-Test stärker ist als ein normaler t-Test. In dieser Übung siehst du, wie sich statistische Methoden verallgemeinern lassen. Zuerst wirst du sehen, dass ein gepaarter t-Test ein Spezialfall einer Repeated-Measures-ANOVA ist. Dabei wirst du außerdem sehen, dass eine Repeated-Measures-ANOVA ein Spezialfall eines Mixed-Effects-Modells ist, indem du lmer() in R verwendest.
Der erste Teil dieser Übung besteht darin, die simulierten Daten aus zwei Vektoren in ein data.frame() zu transformieren. Im zweiten Teil schaust du dir die Modellergebnisse an und siehst, wie sie sich unterscheiden. Im dritten Teil untersuchst du die Ausgaben der Modelle und vergleichst die Ergebnisse.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Hierarchische und gemischte Effekte-Modelle in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Create the data.frame, using the variables from the previous exercise.
# y is the joined vectors before and after.
# trial is the repeated names before and after, each one repeated n_ind
# ind is the letter of the individual, repeated 2 times (because there were two observations)
dat <- data.frame(y = c(___, ___),
trial = rep(c("before", "after"), each = ___),
ind = rep(letters[1:n_ind], times = ___))