Я хочу сделать множественную линейную регрессию в R, где две независимые переменные и зависимая переменная - это вопросы, на которые дан ответ по шкале Лайкерта (от 1 = «совсем не беспокоит» до 5 = «крайне обеспокоен»).Я хочу проверить предположения, прежде чем приступить к анализу.
Однако я не могу найти способ проверить предположение о линейности.Обычно я рисую диаграмму рассеяния, чтобы увидеть, есть ли линейная тенденция в данных, что указывает на то, что линейный регресс является правильным анализом для использования.Тем не менее, построение регулярной диаграммы рассеяния приводит к графику с 25 точками, потому что есть от 1 до 5 и ось x и по оси y, и это просто не очень информативно.
Используя smoothScatter, я сделал график, который немного более полезен, но на самом деле этого недостаточно, чтобы определить, является ли связь линейной или нет.Я хотел бы нарисовать линию тренда / линию наилучшего соответствия через гладкую диаграмму рассеяния.Как я могу это сделать?
РЕДАКТИРОВАТЬ: код ниже предоставляет данные и графики разброса, аналогичные тому, что я описал:
data <- matrix(nrow = 200, ncol = 3)
data[,1] <- sample(1:5, 200, replace = TRUE) #independent
data[,2] <- sample(1:5, 200, replace = TRUE) #independent
data[,3] <- sample(1:5, 200, replace = TRUE) #dependent
plot(data[,1], data[,3]) #regular scatterplot -> 25 dots
plot(data[,2], data[,3]) #regular scatterplot -> 25 dots
smoothScatter(data[,1], data[,3])
smoothScatter(data[,2], data[,3])