r - 当两个模型之间的方差分析没有在 R 中产生 p 值时，这意味着什么？

Question

我有两个小数据集：

infected.data.r.p <- structure(list(MLH = c(0.520408163265306, 0.436170212765957, 
0.344086021505376, 0.423076923076923, 0.406976744186047), ColGrowthCL_6 = c(5.923728814, 
0.283950617, 0.377358491, 1.728070175, 0.2)), .Names = c("MLH", 
"ColGrowthCL_6"), row.names = c("12", "22", "28", "30", "34"), class = "data.frame")

和

uninfected.sampling <- structure(list(MLH = c(0.524271844660194, 0.457446808510638, 
0.354838709677419, 0.398058252427184, 0.436893203883495), ColGrowthCL_6 = c(4.401639344, 
4.827586207, 6.387096774, 6.320754717, 4.225490196)), .Names = c("MLH", 
"ColGrowthCL_6"), row.names = c("218", "18", "21", "212", "99"
), class = "data.frame")

当我尝试使用 R 中的 anova() 语法比较这两个模型时（见下文），它无法产生 p 值。我不相信是这两个数据集的性质导致了问题（尽管我也很好奇这两个数据集的结构到底有什么不同），但我想这很可能是问题所在. 谢谢！

模型比较语法：

infected.model<-glm(formula=as.formula(ColGrowthCL_6~MLH), family=poisson, infected.data.r.p)
uninfected.model<-glm(formula=as.formula(ColGrowthCL_6~MLH), family=poisson, uninfected.sampling)    

compare<-anova(infected.model,uninfected.model,test="Chisq")
print(compare)
summary(compare)

Answer 1

我相信您只能比较来自同一数据集的模型。因此，当将两个（嵌套）模型与卡方进行比较时，它需要来自同一个数据集——也许这就是你的 p 值没有被计算的原因。