1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Mô hình phân cấp và hiệu ứng hỗn hợp trong R
Connected

Bài tập

Hiển thị kết quả từ mô hình lmer

Các nhà khoa học dữ liệu cần truyền đạt công việc của mình và DataCamp có các khóa học về chủ đề này. Giải thích cách bạn làm giúp khán giả hiểu kết quả. Để làm được điều đó, hãy điều chỉnh cách trình bày theo mức độ hiểu biết và kỳ vọng của khán giả.

Với khán giả không chuyên kỹ thuật, hãy mô tả các phát hiện quan trọng từ đầu ra. Ví dụ, bạn có thể nói, các hạt có mẹ lớn tuổi hơn thường có tỷ lệ sinh thấp hơn. Với khán giả kỹ thuật, hãy bao gồm các chi tiết như ước lượng hệ số, khoảng tin cậy và thống kê kiểm định. Các sách như The Chicago Guide to Writing about Multivariate Analysis đưa ra gợi ý cách mô tả đầu ra hồi quy.

Trong bài tập này, bạn sẽ trích xuất và vẽ các hiệu ứng cố định (fixed-effects). Bên cạnh việc vẽ các hệ số (với geom_point()) và khoảng tin cậy 95% của chúng (với geom_linerange()), bạn sẽ thêm một đường màu đỏ vào biểu đồ để giúp hình dung vị trí của giá trị 0 (dùng geom_hline()). Nếu khoảng tin cậy 95% không bao gồm 0, ước lượng của hệ số khác 0.

coord_flip() là cần thiết vì ggplot không hỗ trợ xmin hoặc xmax, chỉ có ymin và ymax. Và theme_minimal() thay đổi giao diện so với mặc định.

Lưu ý kỹ thuật: Việc trích xuất các hệ số hồi quy từ lmer khá phức tạp (xem thảo luận giữa các tác giả của lmer và broom).

Hướng dẫn

100 XP
  • Trích xuất các hệ số từ mô hình out bằng tidy() trong gói broom.mixed. Bao gồm cả khoảng tin cậy.
  • Dùng đoạn mã sẵn có để lọc bỏ các ước lượng hiệu ứng ngẫu nhiên.
  • In bảng hệ số ra màn hình.
  • Vẽ các đầu ra bằng ggplot2. Dùng term cho trục x, estimate cho trục y, conf.low cho ymin, và conf.high cho ymax.