카운트 데이터를 위해 R에서 혼합 모델 (glmmadmb)을 사용하고 있습니다. 나는 하나의 임의 요인 (지역성)과 하나의 고정 요인 (서식지)을 가지고 있습니다. 고정 요인에는 2 개의 수준이 있고 변량 요인에는 7 개의 수준이 있습니다. 저는 7 가지 랜덤 요인 수준 각각 내에서 고정 요인의 두 수준을 비교하고 싶습니다. 하지만 R에서하는 방법을 모르겠습니다. 저는 R을 처음 접했습니다. 누구든지 도와 줄 수 있나요? 감사합니다.
이것은 분산 된 데이터에 대한 glmm 공식입니다.
model<-glmmadmb(Species.abundance~Habitat(1|Locality:Habitat),
data=data,family='nbinom1')
"Habitat"만으로 시도했지만 Locality를 고려하지 않은 것이 분명합니다.
summary(glht(model,linfct=mcp(Habitat='Tukey')))
Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts
Fit: glmmadmb(formula = Species.abundance ~ Habitat + (1 | Locality:Habitat),
data = data, family = "nbinom1")
Linear Hypotheses:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
Fynbos - Forest == 0 -0.2614 0.2010 -1.301 0.193
(Adjusted p values reported -- single-step method)
각 지역 내에서 별도의 테스트를 수행하고 원하는 경우 다중 비교 수정을 수행 할 것입니다. 의 기능 plyr은 편리하지만 필요하지는 않습니다.
library(plyr)
library(glmmADMB)
model.list <- dlply(data,"Locality",glmmadmb,
formula=Species.abundance~Habitat,
family="nbinom1")
p.vals <- laply(model.list,function(x) coef(summary(x))[2,"Pr(>|z|)"])
p.adjust(pvals)
(당신이 재현 가능한 예제를 제공하지 않았기 때문에 이것이 실제로 작동한다고 보장 할 수 없으며 하나를 발명하는 것을 귀찮게 할 수 없습니다 ...)
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