Veri bilimciler yaptıkları işi aktarmalıdır ve DataCamp bu konuda kurslar sunuyor. Çalışmanı açıklaman, kitlenin sonuçları anlamasına yardımcı olur. Bunu yapmak için sunumunu, kitlenin bilgi düzeyi ve beklentilerine göre uyarlamalısın.

Teknik olmayan kitleler için, çıktından önemli bulguları betimle. Örneğin, annelerin yaşça daha büyük olduğu ilçelerde doğum oranları daha düşük olma eğilimindedir diyebilirsin. Teknik kitleler için katsayı tahminleri, güven aralıkları ve test istatistikleri gibi ayrıntıları ekle. The Chicago Guide to Writing about Multivariate Analysis gibi kitaplar, regresyon çıktılarının nasıl açıklanacağına dair öneriler sunar.

Bu egzersizde, sabit etkileri çıkarıp görselleştireceksin. Katsayıları (geom_point() ile) ve bunların %95 güven aralıklarını (geom_linerange() ile) çizmenin yanı sıra, sıfırın nerede olduğunu görselleştirmeye yardımcı olmak için grafiğe kırmızı bir çizgi ekleyeceksin (geom_hline() kullanarak). Eğer %95 güven aralığı sıfırı içermiyorsa, katsayının tahmini sıfırdan farklıdır.

ggplot, xmin veya xmax değil yalnızca ymin ve ymax kabul ettiğinden coord_flip() gereklidir. Ayrıca, theme_minimal() varsayılan temayı değiştirir.

Teknik not: lmer'den regresyon katsayılarını çıkarmak zordur (lmer ve broom yazarları arasındaki tartışmaya bak).

P-değerleri etrafındaki tartışmalar

R'da Hiyerarşik ve Karma Etkili Modeller

Uygulamalı interaktif egzersiz