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Eine hierarchische Regressionsanalyse in R kann in mehreren Schritten durchgeführt werden. Hier ist eine allgemeine Anleitung: 1. **Daten vorbereiten**: Stelle sicher, dass deine Daten korrekt formatiert sind und alle notwendigen Variablen enthalten. 2. **Modelle definieren**: Definiere die verschiedenen Modelle, die du vergleichen möchtest. In einer hierarchischen Regressionsanalyse fügst du schrittweise Prädiktoren hinzu. 3. **Modelle anpassen**: Verwende die Funktion `lm()` in R, um die verschiedenen Modelle anzupassen. 4. **Modelle vergleichen**: Verwende die Funktion `anova()`, um die Modelle zu vergleichen und zu sehen, ob das Hinzufügen von Prädiktoren eine signifikante Verbesserung darstellt. Hier ist ein Beispielcode: ```R # Beispiel-Daten data <- data.frame( y = c(5, 6, 7, 8, 9, 10), x1 = c(1, 2, 3, 4, 5, 6), x2 = c(2, 3, 4, 5, 6, 7), x3 = c(3, 4 5, 6, 7, 8) ) # Modell1: Nur x1 model1 <- lm(y ~ x1, data = data) # Modell 2: x1 und x2 model2 <- lm(y ~ x1 + x2, data = data) # Modell 3: x1, x2 und x3 model3 <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data = data) # Modelle vergleichen anova(model1, model2, model3) ``` In diesem Beispiel wird zuerst ein Modell mit nur einem Prädiktor (`x1`) erstellt, dann ein Modell mit zwei Prädiktoren (`x1` und `x2`), und schließlich ein Modell mit drei Prädiktoren (`x1`, `x2` und `x3`). Die `anova()`-Funktion vergleicht die Modelle und zeigt, ob das Hinzufügen von Prädiktoren eine signante Verbesserung darstellt. Weitere Informationen findest du in der [R-Dokumentation](https://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.2/topics/lm).
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Ein U-Test, auch bekannt als Mann-Whitney-U-Test, ist ein nicht-parametrischer Test, der verwendet wird, um zu bestimmen, ob es signifikante Unterschiede zwischen zwei unabhängigen Stichproben gi... [mehr]
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