Als erstes muss ich vorausschicken, dass ich das erste mal mit R arbeite und wirklich ehrlichgesagt ziemlich ratlos bin - da ich auch in Sachen quantitativer Statistik nicht auf der Höhe bin, bis jetzt habe ich eher qualitativ gearbeitet.
Nun rechne ich für meine Masterarbeit ein Multilevel Modell. Habe aber nun ein massives Problem mit Autokorrelation. Was aber aufgrund der Daten logisch ist, da es sich um eine Analyse von Abstimmungsdaten von 1996 - 2018 handelt.
Mein Modell sieht folgendermassen aus:
mod_intercept <- lme(post~ sb+para+erf+porto+vsm+
alt+akademiker+bauern+ssvp,
method="REML",
random = ~1|cy,
data = data,
correlation=corCAR1(form=~1|cy))
Wie kann ich nun etwas gegen Autokorrelation unternehmen? Könnte ich vielleicht mit lagged variables arbeiten? (keine ahnung wie das geht
![Rolling Eyes :roll:](./images/smilies/icon_rolleyes.gif)
Vielen Dank für eure Hilfe
Liebe Grüsse