В настоящее время я использую glmer для некоторых двоичных данных. Данные Y / N (если событие произошло или нет) для различных обработок. У меня 9 разных процедур. Для большинства обработок данные представляют собой смесь Y и N, но для одной обработки все данные - Y. Когда я запускаю свой блеск и смотрю парные сравнения, я получаю вывод, что P = 1.000 для парного сравнения между этими 100% да лечение и другие виды лечения, которые представляют собой смесь Y / N. Это не кажется правильным. Когда я заменяю одно из этих 100% «да» на «нет» (иначе говоря, чтобы смешать Y и N), я получаю значительное значение P, которое не равно 1.000, и я не уверен, что идет не так, или если это просто что я не могу запустить блеск, когда одна процедура все да или если R не любит данные 100% Y? Я проверил параметр дисперсии, и с этим нет проблем.
Мой код и вывод:
fullmodel <-glmer (Событие ~ Размер * Площадь + (1 | Копировать), семейство = бином, данные = данные) </p>
require (lsmeans)
lsmeans (fullmodel, pairwise ~ Area | Size)
Выход:
Площадь = низкая:
оценка контрастности SE df z.ratio p.value
Large - Medium -29.688 1.44e + 06 Inf 0.000 1.0000
Большой - Маленький 2.159 8.00e-01 Инф 2.793 0.0144
Средний - Маленький 31.847 1.44e + 06 Инф 0.000 1.0000
Спасибо!