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我有跨纬度感染特定宿主物种的病原体多样性的数据。该设计涉及在不同纬度的 4 个地点的 3 个地点收集 20 个人,因此我有 20 个人,嵌套在 3 个地点,嵌套在 4 个地点。

鉴于我的病原体多样性数据是具有许多零的计数数据,这就是为什么我一直在探索使用 GLMM 和lme4::glmerR 中的命令来分析数据的原因。对于分析,我想将纬度视为数字固定因子,将站点视为与位置嵌套的随机因子。

对于我的完整模型,我将命令设置如下:

glmer(pathogen.richness~latitude+(site|location),data=my.data,
      family="poisson")

这是我所描述的正确语法吗?

谢谢!

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你可能想要

glmer(pathogen.richness~latitude+(1|location/site),
     data=my.data,family="poisson")

但是,您可能会在尝试将位置的随机效应拟合到仅 4 个位置时遇到问题,因此您可能更喜欢

glmer(pathogen.richness~latitude+location+(1|location:site),
     data=my.data,family="poisson")

(尽管位置在概念上是一种随机效应,但将其拟合为固定效应可能更实用)。

不要忘记检查是否过度分散;处理此问题的一种方法是添加观察级随机效应:

transform(my.data,obs=factor(seq(nrow(mydata)))
update(prev_model,.~.+(1|obs))

有关更多信息,请参阅http://glmm.wikidot.com/faqhttp://glmm.wdfiles.com/local--files/examples/Banta_2011_part1.pdf

于 2013-10-16T22:35:03.540 回答