Chlamydia według grupy wiekowej i hrabstwa
Liczba zakażeń zmienia się w czasie i różni się między grupami wiekowymi. Możliwe przyczyny to czynniki kulturowe, społeczne i związane z polityką zdrowotną. W małych populacjach liczba zakażeń często obejmuje zera i może odbiegać od rozkładu normalnego. Do takich danych najlepiej zastosować model Poissona.
W tym ćwiczeniu przeanalizujesz, jak zakażenia chlamydią rozkładają się w małych hrabstwach stanu Illinois. Postarasz się odpowiedzieć na dwa pytania:
- Czy liczba zgłoszonych przypadków różni się między osobami w wieku 15–19 a 20–24 lat?
- Czy liczba zgłoszonych przypadków zmienia się w czasie dla tych dwóch grup wiekowych?
Dane pochodzą ze stanu Illinois, który publikuje zestawienia zakażeń – takich jak chlamydia – w podziale na grupy wiekowe i hrabstwa.
Najpierw dopasuj model Poissona glmer do danych.
Następnie przejrzyj wyniki.
W kolejnym ćwiczeniu zwizualizujesz te dane.
Ostrzeżenie: Błędne wpisanie formuły może spowodować awarię R. To częsta pułapka przy używaniu lmer() i glmer().
To ćwiczenie jest częścią kursu
Hierarchiczne i mieszane modele efektów w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Load lmerTest
library(lmerTest)
# Age goes before year
model_out <- ___
summary(___)