Samenvatting 1e Ma: R-studio commando’s + vb'en

Commando’s R-studio

Inhoud
1. Simpele lineaire regressie: dataset met 1x en 1y ....................................................................2
1.1. Regressierechte weergeven ........................................................................................2
1.2. Samenvatting van regressie.........................................................................................2
1.3. F-test voor simpele lineaire regressie ...........................................................................2
2. Simpele lineaire regressie: dataset met meerdere x’en en 1y ..................................................2
2.1. Aanmaken subset ......................................................................................................2
2.2. Simpele lineaire regressie op 2 variabelen ....................................................................2
2.3. Meervoudige lineaire regressie ...................................................................................2
2.4. Berekenen van confidentie-interval voor x-variabele ......................................................2
2.5. Berekenen van predictie-interval voor y van 1 individu...................................................2
2.6. Berekenen van confidentie-interval voor gemiddelde x van een groep personen ...............2
3. Assumpties voor simpele & multipele lineaire regressie .........................................................3
3.1. Normale verdeling residuals voor x1 en y .....................................................................3
3.2. Residual plot .............................................................................................................3
3.3. Cooks afstand............................................................................................................3
3.3.1. Wanneer heeft een observatie een hoge invloed? .....................................................3
3.4. Simpele lineaire regressie op nieuwe dataset zonder outliers .........................................3
4. ANOVA, ANCOVA en correlatie ............................................................................................4
4.1. Kolom als categorische variabele instellen ....................................................................4
4.2. Nieuwe dataset maken zonder bepaalde waarden .........................................................4
4.3. ANOVA .....................................................................................................................4
4.4. T-testen ....................................................................................................................4
4.4.1. Zonder correctie ....................................................................................................4
4.4.2. Met Bonferroni correctie ........................................................................................5
4.5. Assumpties voor ANOVA ............................................................................................5
4.5.1. Normaliteit respons variabele in elke groep ..............................................................5
4.5.2. Homogeniteit van varianties: Bartlett test .................................................................5
4.6. Kruskal-Wallis test: non-parametrische test ..................................................................5
4.7. ANCOVA ...................................................................................................................5
4.8. Berekenen correlatiecoëfficiënt ...................................................................................6
5. Logistische regressie, sensitiviteit en specificiteit ...................................................................6
5.1. Logistische regressie ..................................................................................................6
5.2. Odds ratio, sensitiviteit en specificiteit .........................................................................6

, 5.2.1. Odds ratio .............................................................................................................6
5.2.2. Sensitiviteit & specificiteit.......................................................................................6



1. Simpele lineaire regressie: dataset met 1x en 1y
simple <-lm (NAAM y-variabele ~ NAAM x-variabele)
simple => geeft coëfficiënten rechte weer
1.1. Regressierechte weergeven
abline (simple, col = “pink/red/…”)

1.2. Samenvatting van regressie
summary (simple)
1.3. F-test voor simpele lineaire regressie
anova (simple)

2. Simpele lineaire regressie: dataset met meerdere x’en en 1y
2.1. Aanmaken subset
NAAM SUBSET <- subset(dataset, conditie)
Conditie = aan wat moet een x voldoen om in deze subset te horen?
2.2. Simpele lineaire regressie op 2 variabelen
plot (NAAM DATASET/SUBSET$x1, data=NAAM DATASET/SUBSET)
simple_naam <-lm (y ~x1 , data = NAAM DATASET/SUBSET)
summary (simple_naam)

2.3. Meervoudige lineaire regressie
multiple < -lm (y~ x1 + x2 + … + xk, data = NAAM DATASET/SUBSET)
 Geef hierin alle x’en waarmee je meervoudige regressie wilt uitvoeren
2.4. Berekenen van confidentie-interval voor x-variabele
confint (multiple, “NAAM X”, level = 0,…)
2.5. Berekenen van predictie-interval voor y van 1 individu
predict (multiple, data.frame( criteria), interval = “prediction”, level = 0,..)
2.6. Berekenen van confidentie-interval voor gemiddelde x van een groep personen
predict (multiple, data.frame (criteria), interval = “confidence” , level = 0,..)

, 3. Assumpties voor simpele & multipele lineaire regressie
3.1. Normale verdeling residuals voor x1 en y
shapiro. test(residuals(simple_naam))
H0: normale verdeling vs H1: niet-normale verdeling

3.2. Residual plot
par (mfrow = c(GETAL, GETAL))
plot (simple_naam)

3.3. Cooks afstand
cooksd <- cooks.distance(simple_naam)
cooksd
dev.off()
plot(simple_naam, 4)
3.3.1. Wanneer heeft een observatie een hoge invloed?
3.3.1.1. Cooks afstand > 4/(n-p-1)
= cutoff1
cutoff1 <- 4/(654-1-1)
cutoff1
- Je krijgt een getal => kijk naar plot waar alle data ligt
- Vb. dataset 2: cutoff1 = 0,00613
- Outliers verwijderen:
influential <- as.numeric(names(cooksd)[cooksd > cutoff1]) = hoeveel
getallen hebben een Cooks afstand > cutoff1
NAAM_DATASETbis <- DATASET[-influential, ] = data – influential getallen
nrow(NAAM_DATASETbis) = hoeveel rijen
nrow(DATASET)-nrow(NAAM_DATASETbis) = observaties die verwijderd zijn
= alle observaties verwijderen die een Cooks afstand > 4/(n-p-1) hebben
3.3.1.2. Cooks afstand > 1
- Outliers verwijderen:
influential <- as.numeric(names(cooksd)[cooksd > 1])
NAAM_DATASETtre <- data2[-influential, ]
nrow(NAAM_DATASETtre)
nrow(DATASET)-nrow(NAAM_DATASETtre)
 Als dit te liberaal is, moet je andere cutoff kiezen
3.4. Simpele lineaire regressie op nieuwe dataset zonder outliers
- Kies eerst een goede cutoff (zie hierboven 2 scenario’s)