我無法理解我的數據我需要計算一組外寄生蟲在鳥類中的流行率，並檢驗關於宿主和寄生蟲生活史參數對這些外寄生蟲流行率的影響的假設。 有人告訴我要使用 GLMM，我開始在 jmp 上使用它，但我無法理解程序的輸出。 我相信輸入數據是錯誤的，我不明白為什麼......
我的響應變量是存在與不存在 (0/1)，我的隨機效應是外寄生蟲的亞目 (A/B)，我的固定效應是它們的飲食（血液/羽毛）， ecomorph（A、B、C、D）和擴散（0/1/2）。
對於不存在寄生蟲的樣本，固定和隨機效應行具有 N/A。
我想了解我嘗試構建的模型是否正確。
謝謝！
分析數據表回复：我無法理解我的數據好，謝謝！
擴散和生態形態都不顯著，飲食和亞目沒有價值，所以這意味著它們都不影響流行？
回复：我無法理解我的數據所以你不需要任何隨機效果。 您通過首先將頂部和底部因子添加到效應來指示嵌套。 然後選擇列列表中的頂部因子和效應列表中的底部（嵌套）因子，並單擊嵌套。
請回复你的結果。
回复：我無法理解我的數據是的，它們是嵌套因子！ 每個子順序與不同級別的變量組合出現。
具體來說，A 亞目將僅以血液為食，而 B 亞目將僅以羽毛為食。 然後亞目A不能分散或有一個ecomorph，而亞目B可以分散或不分散並且有一組四個不同的ecomorphs。
回复：我無法理解我的數據你說， ”子訂單將是隨機效應，因為固定效應取決於它。 “ 你在談論嵌套級別嗎？ 例如，在這種情況下
如果因素 B 的水平是第一行的水平 1 是第一個，第三行的水平 1 是第一，但它們不是同一水平，那麼因素 B 嵌套在因素 A 中。考慮這樣一種情況兩部分在因素 A 的兩個水平上進行測試，但它們不是相同的部分。 然後實際上測試了 4 個部分。 另一方面，如果因子 B = 1 與因子 A = 1 或 2 相同，則因子 A 和因子 B 交叉。 使用相同的示例，只有兩個部件分別在因素 A 的兩種條件下進行測試。
我需要知道哪種情況（交叉或嵌套）以確保您正確指定了固定效果。
我仍然會嘗試將子訂單作為固定效果之一。 如果可行，那麼您就不需要 GLMM。 您可以改用 GLM 個性。
回复：我無法理解我的數據對不起，我是這個平台的新手。 我為我的錯誤道歉。
我認為子訂單是隨機效應，因為固定效應取決於它。 根據亞目的不同，飲食、傳播和生態形態都是有規定的。我附上了我的模型的屏幕截圖和我從程序中獲得的輸出。
在效果摘要中，效果沒有任何價值。 這是否意味著它們對流行率沒有任何影響？
回复：我無法理解我的數據首先，這個社區是為 JMP 而不是 Microsoft 服務的，所以您應該在 JMP 而不是 Excel 中提供示例。
GLMM 使用的是什麼發行版？ 你用的是什麼鏈接功能？
我沒有看到子訂單是隨機效應。 您在模型中是否有主題、樣本或塊的術語？這可能是響應中的隨機效應。
您能否將結果顯示為 JMP 平台的圖片？
