Yaş grubu ve ilçeye göre klamidya
Enfeksiyon sayıları zaman içinde değişir ve yaş grupları arasında farklılık gösterebilir. Bunun olası nedenleri kültürel, sosyal ve politika ile ilgili etkenler olabilir. Küçük popülasyonlarda enfeksiyon sayıları sıkça sıfır içerebilir ve normal dağılmayabilir. Bu tür veriler için Poisson modeli kullanılır.
Bu egzersizde, küçük Illinois ilçelerinde klamidya enfeksiyonlarının nasıl değiştiğini inceleyeceksin. Şu sorulara bakacaksın:
- Bildirilen vaka sayıları 15-19 yaş ile 20-24 yaş arasında farklı mı?
- Bu iki yaş grubu için bildirilen vaka sayıları zaman içinde değişiyor mu?
Bu veriler, Illinois Eyaleti'nin yaş grupları ve ilçelere göre klamidya gibi enfeksiyonların özetlerini sağladığı kayıtlardan gelmektedir.
Önce verilere Poisson bir glmer uygula.
Sonra sonuçları incele.
Bir sonraki egzersizde verileri görselleştireceksin.
Uyarı: Formülü yanlış yazarsan R çökebilir. Bu, lmer() ve glmer() kullanırken karşılaşılan bir tuzaktır.
Bu egzersiz
R'da Hiyerarşik ve Karma Etkili Modeller
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Load lmerTest
library(lmerTest)
# Age goes before year
model_out <- ___
summary(___)