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私の研究では、何年にもわたって異なる地域の同じサイトをサンプリングしていました。各サイトには毎年異なる特性があり、これは私の研究課題にとって重要です。サイトの特性がサイトの生物多様性に影響を与えるかどうかを知りたい。また、土地と地域の相互作用にも興味があります。

概要：

  • 生物多様性＝対応
  • 敷地特性＝固定要素、毎年変化
  • 地域 = 固定係数、毎年同じ地域
  • サイト = 変量効果、異なるサンプリング年で繰り返しサンプリングされる
  • 年＝変量効果、「現場」が繰り返される要因

現時点で、私のモデルは次のようになります。

mod1 <- lmer(biodiversity~region*siteProperty+(1|Year)+(1|site))

これが繰り返し測定の原因かどうかはわかりません。別の方法として、これには長年のサイトのネストも含まれているため、これについて考えていましたが、おそらくそれは必要ではありません。

mod2 <- lmer(biodiversity~region*siteProperty+(1|Year)+(1|Year:site))

このアプローチの問題は、サイトのプロパティがゼロでない場合にのみ機能することです。しかし、さまざまなプロパティにゼロがあり、それらの効果も分析する必要があります。

さらに情報が必要な場合は、私に尋ねてください。ご協力いただきありがとうございます！

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あなたの最初の例、

mod1 <- lmer(biodiversity~region*siteProperty+(1|Year)+(1|site))

うまくいくはずです（ただし、data引数を明示的に使用することをお勧めします...）。各サイトの「長年」のサンプルがある場合は、検討することをお勧めします

  • 傾向モデルを含める (つまりYear、 を数値変数として、モデルの固定効果部分にも、単純な線形項として、または加法モデルの一部として含める。splines::ns
  • 自己相関のチェック/許可 (ただし、これは ではトリッキーlme4です。 を使用できますlmeが、 のランダム効果が交差し、Year難しくsiteなります)。

サイト/年の組み合わせごとに 1 つのサンプルがある場合、 は必要ありません。(1|Site:year)これは、残差変動項と同じになるからです。

「サイトのプロパティがゼロでない場合にのみ機能する」というあなたの声明は、私には意味がありません。一般に、予測変数にゼロを使用しても問題は発生しません...?

于 2016-08-17T12:15:14.227 に答える