ÎncepețiÎncepe gratuit

Afișarea rezultatelor unui model lmer

Oamenii de știință ai datelor trebuie să comunice rezultatele muncii lor, iar DataCamp oferă cursuri pe această temă. Explicarea rezultatelor ajută publicul să înțeleagă concluziile analizei. Pentru a face acest lucru eficient, adaptează prezentarea la nivelul de cunoștințe și așteptările audienței tale.

Pentru publicul non-tehnic, descrie cele mai importante concluzii. De exemplu, ai putea spune: județele cu mame mai în vârstă tind să aibă rate de natalitate mai scăzute. Pentru publicul tehnic, include detalii precum estimările coeficienților, intervalele de încredere și statisticile de test. Lucrări precum The Chicago Guide to Writing about Multivariate Analysis oferă sugestii utile pentru descrierea rezultatelor regresiei.

În cadrul acestui exercițiu, vei extrage și reprezenta grafic efectele fixe. Pe lângă reprezentarea coeficienților (cu geom_point()) și a intervalelor de încredere de 95% (cu geom_linerange()), vei adăuga o linie roșie pe grafic pentru a vizualiza mai ușor unde se află valoarea zero (folosind geom_hline()). Dacă intervalele de încredere de 95% nu includ zero, estimarea coeficientului diferă de zero.

coord_flip() este necesar deoarece ggplot nu acceptă xmin sau xmax, ci doar ymin și ymax. De asemenea, theme_minimal() schimbă tema implicită a graficului.

Notă tehnică: Extragerea coeficienților de regresie din lmer poate fi dificilă (consultă discuția dintre autorii pachetelor lmer și broom).

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele ierarhice și cu efecte mixte în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Extrage coeficienții din modelul out folosind tidy() din pachetul broom.mixed. Include intervalul de încredere.
  • Folosește codul existent pentru a filtra estimările efectelor aleatoare.
  • Afișează tabelul coeficienților pe ecran.
  • Reprezintă grafic rezultatele folosind ggplot2. Folosește term pentru axa x, estimate pentru axa y, conf.low pentru ymin și conf.high pentru ymax.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Extract out the parameter estimates and confidence intervals
coef_estimates <-
	___(___, ___) %>%
	filter(effect == "fixed")

# Print the new dataframe
print(___)

# Plot the results using ggplot2
ggplot(coef_estimates, aes(x = ___, y = ___,
                     ymin = ___, ymax = ___)) +
    geom_hline( yintercept = 0, color = 'red' ) +
    geom_linerange() + geom_point() + coord_flip() + theme_minimal()
Editează și rulează codul