Regressionen und ANOVAs vergleichen

In der vorherigen Übung hast du ein Regressionsmodell erstellt. Zwei Methoden für statistische Inferenz sind zum einen die Untersuchung der durch die Koeffizienten im Modell erklärten Varianz (eine ANOVA-ähnliche Analyse) und zum anderen die Verwendung linearer Prädiktorvariablen zur Modellierung der Daten (ein Regressions-Framework). Die Wahl hängt größtenteils von persönlichen Vorlieben und statistischer Schulung ab. Beide Ansätze können mit frequentistischen oder bayesianischen Methoden durchgeführt werden. Obwohl dieser Kurs nur frequentistische Methoden verwendet, gelten die gleichen Ideen auch für Bayes’sche Modelle.

Das Modell lmer_out, das du in der vorherigen Übung gebaut hast, wurde für dich geladen. Zuerst führst du anova() darauf aus, um zu sehen, ob group eine signifikante Menge an Variabilität erklärt. Danach betrachtest du den Regressionskoeffizienten von group, um zu prüfen, ob er sich signifikant von null unterscheidet.