Deutsches R-Forum

Hallo Zusammen

Für meine Masterarbeit muss ich Mixed Models (gemischte Modelle) mit R berechnen. Zur Unterstützung habe ich von meinem Betreuer eine R-Syntax erhalten, bei der jemand etwas ähnliches berechnet hat wie ich.

In dieser Syntax wurden die Werte folgendermassen transformiert:

DM <- DM %>% mutate(rating = ifelse(rating == 2, 2.5 , rating))
DM <- DM %>% mutate(rating = ifelse(rating == 1, 2 , rating))

Diese Transformation verändert die Werte 1 und 2 der Variable "rating" in die Werte 2 und 2.5. Hat irgendjemand von euch eine Idee, wieso man dies macht? Das verzerrt mir doch die ganzen Resultate? Wenn man die Transformation allerdings weg lässt kann man die Mixed Models nicht berechnen (es kommt eine Fehlermeldung).

Meine Frage ist nun, macht es Sinn wenn ich die Werte folgendermassen transformiere?

DM <- DM %>% mutate(rating = ifelse(rating == 2, 2 , rating))
DM <- DM %>% mutate(rating = ifelse(rating == 1, 2 , rating))

So bleiben die Werte 1 und 2 aber ich kann trotzdem die mixed models berechnen.

Kann mir da jemand einen Rat geben, ich bin total verwirrt.

Vielen lieben Dank!!

Rating scheint ja die Abhänigige variable zu sein.

Hat irgendjemand von euch eine Idee, wieso man dies macht?

Nein, frag doch den, der es verbrochen hat. Ich hoffe mal, das wurde so auch im Methodenteil beschrieben und argumentiert.

Wenn man die Transformation allerdings weg lässt, kann man die Mixed Models nicht berechnen (es kommt eine Fehlermeldung).

Ich würde immer das Modell an die Daten anpassen, bevor ich die Daten ans Modell anpasse.

Meine Frage ist nun, macht es Sinn, wenn ich die Werte folgendermaßen transformiere?

Ersteres macht keinen Sinn, weil es nichts verändert.

Für zweiteres fehlt mir die Begründung.

ich kann trotzdem die mixed models berechnen.

Ist IMO ein unzureichende Begründung. Ich will sowas nicht ausschließen, aber es muss begründet sein. Z.B. (achtung exkurs) umfasst die betaverteilung nicht die 0 und die 1. Wenn man jetzt wenige Nullen hat, könnte man die auf 0.0001 z.B. setzen, anstatt das komplexer zero-inflated Model zu nehmen. Das muss dann auch beschrieben sein. Ich würde trotzdem das zero-inflated Modell mal anschauen...

In deinem Fall sehe ich keine Begründung. Warum läuft das Modell nicht?