0

在我的研究中，我多年来一直在不同地区的相同地点取样。每个站点每年都有不同的属性，这对我的研究问题很重要。我想知道，该地点的特性是否会影响该地点的生物多样性。我对属性和区域的相互作用很感兴趣。

概述：

  • 生物多样性 = 响应
  • 场地属性 = 固定系数，每年变化
  • 地区=固定因素，每年相同的地区
  • Site = 随机效应，在不同的采样年份重复采样
  • 年份 = 随机效应，是“站点”重复的因素

目前我的模型看起来像这样：

mod1 <- lmer(biodiversity~region*siteProperty+(1|Year)+(1|site))

我不确定这是否是重复措施的原因。或者我正在考虑这个，因为它还包括多年来网站的嵌套性，但也许这不是必需的：

mod2 <- lmer(biodiversity~region*siteProperty+(1|Year)+(1|Year:site))

这种方法的问题在于，它仅在我的站点属性不为零时才有效。但是我在不同的属性中有零，我也需要分析它们的影响。

如果您需要更多信息，请向我索取。谢谢你的帮助！

4

1 回答 1

1

你的第一个例子，

mod1 <- lmer(biodiversity~region*siteProperty+(1|Year)+(1|site))

应该没问题（尽管我鼓励你data明确地使用这个参数......）。如果您有每个站点的“多年”样本，您可能需要考虑

  • 包括趋势模型（即Year作为数字变量包括在模型的固定效应部分中，或者作为简单的线性项或作为加性模型的一部分，例如使用splines::ns
  • 检查/允许自相关（尽管这在 中很棘手lme4；您可以使用lme，但随后会越过 的随机效应Year并site变得更难）。

如果每个站点/年份组合有一个样本，则不需要(1|Site:year)，因为这与剩余可变性项相同。

您的陈述“仅在我的站点属性不为零时才有效”对我来说没有意义：通常，预测变量中的零不应该导致任何问题......？

于 2016-08-17T12:15:14.227 回答