Correlation of fixed effects

Regressionsmodelle aller Art mit R.

Correlation of fixed effects

Beitragvon kleinersven » Mo 9. Sep 2019, 11:13

Hallo,
ich mache gerade linear gemischte Modelle in R und habe gelesen, dass die einzelnen Variablen nicht zu stark miteinander korrelieren sollten. Hier ein Auszug aus meinem R Output für die Correlation of fixed effects:
Correlation of Fixed Effects:
(Intr) emo2-1 cnd2-1 cnd3-2 cnd4-3 BRS
emo2-1 0.000
cond2-1 0.000 -0.007
cond3-2 0.000 0.000 -0.506
cond4-3 -0.001 0.000 0.000 -0.519
BRS -0.686 0.000 0.000 0.000 0.000
STAI -0.743 0.000 0.000 0.000 0.000 0.041

Es gibt hier eine starke negative Korrelation von "BRS" und "STAI" mit dem Intercept (es ist in der Tabelle leider etwas verschoben aber die ersten beiden dick gedruckten Zahlen nach BRS und STAI sollten eigentlich unter (Intr) stehen, habe das gerade nicht besser hinbekommen). Inwiefern ist das schlecht? Ich habe nur Aussagen für die einzelnen Faktoren untereinander gefunden.
Danke!
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Re: Correlation of fixed effects

Beitragvon jogo » Di 10. Sep 2019, 08:39

Hallo Sven,

eine Variable, die eine hohe Korrelation zum intercept aufweist, sollte kaum Varianz haben. Bitte prüfe das!
All diese Sachen (zu geringe Varianz in den unabhängigen Variablen, Kollinearitäten oder Multikollinearität) führen dazu, dass die Systemmatrix schlecht konditioniert ist (wenn nicht sogar singulär). Du bekommst dann riesige standard error of estimation - die Parameterschätzungen sind unbrauchbar.

Gruß, Jörg
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Re: Correlation of fixed effects

Beitragvon kleinersven » Di 10. Sep 2019, 17:31

Vielen Dank für die Antwort!
Eine vielleicht blöde Frage: aber wie prüfe ich das mit der Varianz?
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Re: Correlation of fixed effects

Beitragvon jogo » Mi 11. Sep 2019, 08:11

Hallo Sven,

da gibt so nette Funktionen wie var(), sd() oder für bildliche Darstellungen hist() und stem().

Gruß, Jörg
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