Это скорее статистическая проблема, чем проблема с кодом, поэтому извиняюсь, если она не в том месте.У меня есть набор данных, в котором я сравниваю микробное дыхание на опавших листьях четырех разных видов растений с течением времени.До сих пор я построил модель:
species1 <- lmer(respiration ~ treatment + (1+time|litterbag_ID))
, где дыхание является переменной отклика, и есть два уровня зависимой переменной (лечение).Я также включил случайный эффект, чтобы учесть повторные измерения, сделанные за шесть временных точек.
У каждого из четырех видов есть такая модель, однако данные по дыханию для каждого вида немного различаются.У меня вопрос, могу ли я применить разные модели к разным видам?Например, был бы я прав в использовании вышеупомянутой модели для вида 1, в то время как использование GLMM ниже для другого вида, если я нахожу, что это улучшает подгонку модели, используя значения qqplots и AIC?
species2 <- glmer(respiration ~ treatment + (1+time|litterbag_ID), family = (gaussian(link = "log"))