Non riesco a capire i miei datiHo bisogno di calcolare la prevalenza di un gruppo di ectoparassiti negli uccelli e testare le ipotesi sugli effetti dei parametri della storia di vita dell'ospite e del parassita sulla prevalenza di questi ectoparassiti. Mi è stato detto di usare GLMM e ho iniziato a usarlo su jmp, ma non riesco a capire l'output del programma. Credo che i dati di input siano sbagliati e non riesco a capire perché...
La mia variabile di risposta è presenza vs assenza (0/1), il mio effetto casuale è il sottordine degli ectoparassiti (A/B) e i miei effetti fissi sono la loro dieta (sangue/piuma), ecomorfo (A, B, C, D) e dispersione (0/1/2).
Per i campioni in cui il parassita è assente, le righe degli effetti fissi e casuali hanno un N/A.
Vorrei capire se il modello che sto cercando di costruire è corretto.
Grazie!
AnaliticaTabella datiRe: Non riesco a capire i miei datiPrima di tutto, questa community è per JMP, non Microsoft, quindi dovresti fornire il tuo esempio in JMP, non in Excel.
Che distribuzione hai usato con GLMM? Che funzione di collegamento hai usato?
Non vedo che il sottordine sia un effetto casuale. Hai un termine nel modello per il soggetto, il campione o il blocco? è probabilmente l'effetto casuale nella risposta.
Puoi mostrare i risultati come un'immagine della piattaforma JMP?
Re: Non riesco a capire i miei datiScusa, sono nuovo della piattaforma. Mi scuso per il mio errore.
Ho pensato che i sottordini sarebbero stati l'effetto casuale perché l'effetto fisso dipende da esso. A seconda del sottordine, vengono dettati la dieta, la dispersione e l'ecomorfo.Ho allegato gli screenshot del mio modello e l'output che ho ottenuto dal programma.
Nel riepilogo degli effetti, gli effetti non hanno alcun valore. Vorrebbe dire che non hanno alcun effetto sulla prevalenza?
Re: Non riesco a capire i miei datiTu dici, " i sottordini sarebbero l'effetto casuale perché l'effetto fisso dipende da esso. " Stai parlando di livelli nidificati. Ad esempio, in questo caso
Se i livelli del fattore B sono tali che il livello 1 nella prima riga è il primo e il livello 1 nella terza riga è il primo, ma non sono dello stesso livello, il fattore B è nidificato nel fattore A. Pensa a un caso in cui due parti sono testate a entrambi i livelli del Fattore A, ma non sono le stesse parti. Ci sono quindi effettivamente 4 parti testate. Se invece il Fattore B = 1 è lo stesso per il Fattore A = 1 o 2, allora il Fattore A e il Fattore B sono incrociati. Utilizzando lo stesso esempio, ci sono solo due parti che vengono testate ciascuna in entrambe le condizioni del fattore A.
Ho bisogno di sapere quale caso (incrociato o annidato) per essere sicuro di aver specificato correttamente gli effetti fissi.
Proverei comunque a includere Sub-order come uno degli effetti fissi. Se funziona, non hai bisogno di GLMM. Puoi invece usare la personalità GLM.
Re: Non riesco a capire i miei datiSì, sono fattori annidati! Ogni sottordine si verifica in combinazione con diversi livelli di variabili.
In particolare, il sottordine A si nutrirà solo di sangue e il sottordine B si nutrirà solo di piume. Quindi il sottordine A non può disperdersi o ha un ecomorfo, mentre il sottordine B può disperdersi o meno e avere un insieme di quattro diversi ecomorfi.
Re: Non riesco a capire i miei datiQuindi non hai bisogno di effetti casuali. Indichi l'annidamento aggiungendo prima i fattori superiore e inferiore agli effetti. Quindi seleziona il fattore superiore nell'elenco delle colonne e il fattore inferiore (nidificato) nell'elenco degli effetti e fai clic su Annida.
Si prega di rispondere con il risultato.
Re: Non riesco a capire i miei datiOk grazie!
Sia la dispersione che l'ecomorfo non erano significativi, e la dieta e il sottordine non hanno un valore, quindi questo significa che nessuno di loro sta influenzando la prevalenza?
