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我正在使用 R 中的混合模型 (glmmadmb) 来获取计数数据。我有一个随机因素（地点）和一个固定因素（栖息地）。固定因子有两个水平，随机因子有七个水平。我想在七个随机因子级别中的每个级别中对两个级别的固定因子进行比较。但我不知道如何在 R 中做到这一点。我对 R 很陌生。有人可以帮助我吗？非常感谢。

这是我的过度分散数据的 glmm 公式：

    model<-glmmadmb(Species.abundance~Habitat(1|Locality:Habitat),
                    data=data,family='nbinom1')

我只用“栖息地”尝试过，但显然没有考虑到地方性：

    summary(glht(model,linfct=mcp(Habitat='Tukey')))

 Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses

Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts


Fit: glmmadmb(formula = Species.abundance ~ Habitat + (1 | Locality:Habitat), 
    data = data, family = "nbinom1")

Linear Hypotheses:
                     Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
Fynbos - Forest == 0  -0.2614     0.2010  -1.301    0.193
(Adjusted p values reported -- single-step method)
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我可能会在每个 Locality 中进行单独的测试，如果您愿意，可以进行多次比较校正。from 的功能plyr很方便，但不是必需的，可以做到这一点，比如

library(plyr)
library(glmmADMB)
model.list <- dlply(data,"Locality",glmmadmb,
                    formula=Species.abundance~Habitat,
                    family="nbinom1")
p.vals <- laply(model.list,function(x) coef(summary(x))[2,"Pr(>|z|)"])
p.adjust(pvals)

（我不能保证这真的有效，因为你没有给出一个可重复的例子，我也懒得发明一个......）

于 2014-09-20T16:38:43.190 回答