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glmm 出力に重要な相互作用があり、参照カテゴリ (別の相互作用) が何であるかを知っていますが、参照カテゴリとの重要な相互作用を対比するときに、どの変数が固定されているかを知る必要があります。

「単純効果テスト」(Tukey ではない) と呼ばれる事後テストを探しています。R と JMP の両方を使用している場合、JMP では同じテストを「テスト スライス」と呼びます。

どこでも調べましたが、単純な効果テストのコードが見つかりません。Rでこのテストを使用する方法を知っている人はいますか?

これは、私の glmm (負の二項分布を使用) の出力の例です。

Call:
glm.nb(formula = N ~ FoodCategory * Season + FoodCategory + Season + 
    (1 | Group/Animal), data = SPwg, init.theta = 0.8744631431, 
    link = log)

Deviance Residuals: 
    Min       1Q   Median       3Q      Max  
-1.4796  -0.9720  -0.3713  -0.0350   4.7595  

Coefficients: (2 not defined because of singularities)
                                    Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)   
(Intercept)                           0.2763     0.2940   0.939  0.34748   
FoodCategoryFruit                     0.8849     0.3316   2.669  0.00762 **
FoodCategoryInvertebrate             -0.1962     0.5086  -0.386  0.69966   
FoodCategoryPlantMatter               0.4169     1.3153   0.317  0.75128   
SeasonHFLC                           -0.2250     0.4435  -0.507  0.61195   
SeasonLFLC                           -0.2763     0.4610  -0.599  0.54904   
1 | Group/AnimalTRUE                      NA         NA      NA       NA   
FoodCategoryFruit:SeasonHFLC          1.1511     0.4811   2.393  0.01673 * 
FoodCategoryInvertebrate:SeasonHFLC   1.6265     0.6784   2.398  0.01651 * 
FoodCategoryPlantMatter:SeasonHFLC        NA         NA      NA       NA   
FoodCategoryFruit:SeasonLFLC          1.5565     0.4997   3.115  0.00184 **
FoodCategoryInvertebrate:SeasonLFLC   0.3016     0.7822   0.386  0.69984   
FoodCategoryPlantMatter:SeasonLFLC    0.8640     1.4630   0.591  0.55479   
---

私の参照カテゴリは「FoodCategoryOther:SeasonHFHL」です。たとえば、この出力から、「FoodCategoryFruit:SeasonLFLC」は参照カテゴリよりも大幅に肯定的であることがわかります。

ただし、これが「SeasonLFLC」中に「FoodCategoryFruit」が「FoodCategoryPlantMatter」よりも大幅に肯定的であるためか (たとえば)、「FoodCategoryFruit」が「SeasonLFLC」中に「FoodCategoryFruit」よりも大幅に肯定的であるためかどうかはわかりません。 「シーズンHFHL」。

単純な効果テストでは、変数の 1 つを修正しながら、もう 1 つの効果をテストします。これは、誰かが同様の/より良い/より適切なテストを私に通知できない限り、問題を解決するために必要なものです. ただし、Tukey さんには言わないでください。この事後テストでは、一方の変数の影響をテストしている間に、もう一方の変数を修正しないからです。

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これは... GLMM (一般化線形混合モデル) ではありません。負の二項誤差分布のしわがありますが、固定効果のみで通常の古い GLM をフィッティングしています。glm.nbはランダム効果の表記法を理解していないため、(1 | Group/Animal)用語は算術/論理式として解釈さGroupれましたAnimal。1 何とでも ORed は同じように TRUE であるため、この用語の NA 係数です。

実際の G​​LMM の場合はglmer、lme4パッケージ内またはarmパッケージ内 (およびおそらく私が知らない他のパッケージ) のようなものを使用する必要があります。

于 2013-07-06T15:18:22.047 に答える