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ポアソンモデルを使用した glmer と difflsmeans の間の結果の不一致を理解するのに苦労しています。どちらの関数も lmerTest パッケージからのものです。基本的に、glmer は 2 つの係数が p < 0.05 で有意であると教えてくれますが、difflsmeans を使用すると異なる結果が得られます。私はポアソン リンクとモデル カウント データへのオフセットを使用しており、実験のバッチには処理の固定効果と変量効果を含めています。

ガウス リンクを使用する他の分析では、lmer と difflsmeans の両方で同じ結果が得られます。

ポアソン リンクを持つ混合モデルに difflsmeans を使用することは有効ですか?

係数の有意性を確認する別の方法はありますか? （これは以前に尋ねられたことは知っていますが、この分析の文脈で意味します）

前もって感謝します

GLMER の結果

Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood ['glmerMod']
Family: poisson ( log )
Formula: EventType1ObjectCount ~ offset(log(ValidObjectCoun)) + Treatment +      (1 | Plate) 
Data: data.m2 

  AIC       BIC    logLik  deviance 
 3050.641  3061.986 -1521.321  3042.641 

Random effects:
Groups Name        Variance Std.Dev.
Plate  (Intercept) 0.787    0.8871  
Number of obs: 126, groups: Plate, 5

Fixed effects:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept) -0.93879    0.39800  -2.359  0.01834 *  
TreatmentB  -0.26771    0.01961 -13.650  < 2e-16 ***
TreatmentD  -0.06326    0.01937  -3.266  0.00109 **

difflsmeans の結果

Differences of LSMEANS:
                 Estimate Standard Error     DF t-value Lower CI Upper CI p-value
Treatment F-B    3e-01       2.23e-01  3e+06    1.20   -0.170    0.706     0.2
Treatment F-D    1e-01       2.14e-01  3e+06    0.30   -0.357    0.483     0.8
Treatment B-D   -2e-01       2.22e-01  3e+06   -0.92   -0.640    0.231     0.4
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2 に答える 2

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lmerTest パッケージは lmer オブジェクトでのみ動作することになっているため、glmer オブジェクトで difflsmeans を使用することは無効です。それを指摘してくれてありがとう-もちろん、difflsmeansをlmerオブジェクト以外に適用するとエラーが発生するはずです..

于 2014-03-07T14:34:22.857 に答える
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あなたは尋ねます：ポアソン（対数）リンクを使用することは有効ですか？単純にいいえが正しい答えだと思います。無視されるだけだと思います。

有意性の検定では、仮説を指定する必要があります。まだ見たことがありません。

于 2014-03-07T14:51:38.273 に答える