Digital samling - 6 feb

Lineær regresjon

Important

• Digital samling på Teams.

Læringsmål:

• forstå modellen bak lineær regresjon

• Forstå ideen bak specification curve analysis (SCA) og Figur 1 i artikkelen Orben 2019

• kunne kjøre regresjon i R og tolke resultatene

Forbered deg til 6 feb!

• 📖 Repeter stoffet i kapittel 22 om enkel regresjon i Statistikk og Dataanalyse

• Les og reflekter rundt de to første sidene i artikkelen Orben 2019

• Kjør dette og prøv å forstå hvordan det skal tolkes ift neuroticism (epiNeur) og bdi (becks depression inventory)

# last ned et datasett med Eysenck personality og Big Five 
datafilename="https://personality-project.org/r/datasets/maps.mixx.epi.bfi.data"  
personality.data =read.delim(url(datafilename))
head(personality.data)     #kikke på de første radene

  epiE epiS epiImp epilie epiNeur bfagree bfcon bfext bfneur bfopen bdi
1   18   10      7      3       9     138    96   141     51    138   1
2   16    8      5      1      12     101    99   107    116    132   7
3    6    1      3      2       5     143   118    38     68     90   4
4   12    6      4      3      15     104   106    64    114    101   8
5   14    6      5      3       2     115   102   103     86    118   8
6    6    4      2      5      15     110   113    61     54    149   5
  traitanx stateanx
1       24       22
2       41       40
3       37       44
4       54       40
5       39       67
6       51       38

plot(personality.data$epiNeur,personality.data$bdi)# spredningsplott viser korrelasjon.. 

model1 = lm(bdi~epiNeur,data=personality.data)  #enkel regresjon: beck depression forklares av neuroticism (1 av big five)
summary(model1)   # basic statistical summary

Call:
lm(formula = bdi ~ epiNeur, data = personality.data)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-11.9548  -3.1577  -0.7707   2.0452  16.4092 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) -0.32129    0.73070   -0.44    0.661    
epiNeur      0.68200    0.06353   10.74   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 4.721 on 229 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.3348,    Adjusted R-squared:  0.3319 
F-statistic: 115.3 on 1 and 229 DF,  p-value: < 2.2e-16