R studio: Первый запуск тестов с зависимыми переменными. Использование пакетов lmer и nlme. Некоторые вопросы - PullRequest
Новая
       104

R studio: Первый запуск тестов с зависимыми переменными. Использование пакетов lmer и nlme. Некоторые вопросы

1 голос
/ 11 октября 2019

Я пытаюсь работать с набором данных (см. Ниже). Местность включает в себя поля Rapsfeld и Bluhflache, которые не являются независимыми. Я устанавливаю SiteID как случайный фактор. Я провел тест с пакетами lmer и nlme, как объясняет этот сайт: https://rcompanion.org/handbook/G_03.html. Однако я не уверен, правильно ли я это делаю. Кроме того, я никогда раньше не использовал эти тесты (имею опыт работы только с независимыми переменными), так какие значения из какого теста будут наиболее актуальны для анализа данных?

Я просто немного растерян и определенно неопытенВот мой код: 

Input = ("
year    SiteID  Locality    SpeciesRichness SpeciesAbund
2016    3   Bluhflache  34  103
2016    9   Bluhflache  26  107
2016    12  Bluhflache  44  202
2016    13  Bluhflache  24  77
2016    14  Bluhflache  28  72
2016    27  Bluhflache  21  58
2016    29  Bluhflache  36  234
2016    37  Bluhflache  18  77
2016    39  Bluhflache  26  113
2016    56  Bluhflache  33  150
2016    61  Bluhflache  22  75
2016    62  Bluhflache  17  45
2017    3   Bluhflache  20  73
2017    3   Rapsfeld    21  131
2017    9   Bluhflache  12  40
2017    9   Rapsfeld    22  62
2017    12  Bluhflache  15  50
2017    12  Rapsfeld    18  126
2017    13  Bluhflache  16  181
2017    13  Rapsfeld    20  124
2017    27  Bluhflache  12  21
2017    27  Rapsfeld    21  220
2017    29  Bluhflache  27  164
2017    29  Rapsfeld    29  348
2017    32  Bluhflache  16  30
2017    37  Bluhflache  9   66
2017    37  Rapsfeld    5   40
2017    39  Bluhflache  18  97
2017    39  Rapsfeld    24  205
2017    67  Bluhflache  6   19
2017    67  Rapsfeld    21  108
")

SpeciesData = read.table(textConnection(Input),header=TRUE)

Каждый SiteID, о котором можно подумать, имеет блок, включающий измерение для Rapsfeld и измерение для Bluhflache. (это правильно ??)

Определение модели и проведение дисперсионного анализа (с lmer) 

library(lme4)

library(lmerTest)

model = lmer(SpeciesRichness ~ Locality + (1|SiteID), data=SpeciesData, REML=TRUE)

1 | SiteID указывает, что SiteID является случайным слагаемым. 

anova(model)

output: 

Type III Analysis of Variance Table with Satterthwaite's method
         Sum Sq Mean Sq NumDF  DenDF F value Pr(>F)
Locality 15.216  15.216     1 19.992  0.2355 0.6327

Проверка случайных эффектов в модели (с lmer)

Функция rand из пакета lmerTest будет проверять случайные эффекты в модели. 

rand(model)

вывод для 1 | SiteID: 

ANOVA-like table for random-effects: Single term deletions

Model:
SpeciesRichness ~ Locality + (1 | SiteID)
             npar  logLik    AIC     LRT Df Pr(>Chisq)
<none>          4 -106.19 220.39                      
(1 | SiteID)    3 -106.44 218.89 0.50097  1     0.4791

Смешанная модель с nlme:

Определение модели и проведение анализа отклонения: 

library(nlme)

model2 = lme(SpeciesRichness ~ Locality, random=~1|SiteID, data=SpeciesData, method="REML")

anova(model2)

Вывод: 

            numDF denDF   F-value p-value
(Intercept)     1    16 153.80039  <.0001
Locality        1    16   0.23553   0.634

Проверка случайных эффектов в модели 

model.fixed = gls(SpeciesRichness ~ Locality, data=SpeciesData, method="REML")

anova(model2,
      model.fixed)

Вывод: 

            Model df      AIC      BIC    logLik   Test   L.Ratio
model2          1  4 220.3882 225.8574 -106.1941                 
model.fixed     2  3 218.8892 222.9911 -106.4446 1 vs 2 0.5009693
            p-value
model2             
model.fixed  0.4791
...