データがわからない鳥の外部寄生虫のグループの有病率を計算し、これらの外部寄生虫の有病率に対する宿主と寄生虫の生活史パラメーターの影響についての仮説をテストする必要があります。 GLMMを使用するように言われ、jmpで使用し始めましたが、プログラムの出力がわかりません。 入力データが間違っていると思いますが、理由がわかりません...
私の応答変数は存在対不在（0/1）であり、私のランダム効果は外部寄生虫の亜目（A / B）であり、私の固定効果はそれらの食事（血液/羽毛）です。エコモルフ（A、B、C、D）、および分散（0/1/2）。
寄生虫が存在しないサンプルの場合、固定効果とランダム効果の行にはN/Aがあります。
作成しようとしているモデルが正しいかどうかを知りたいのですが。
ありがとう！
分析データ表Re：自分のデータが理解できませんまず、このコミュニティはMicrosoftではなくJMPを対象としているため、ExcelではなくJMPで例を提供する必要があります。
GLMMでどのディストリビューションを使用しましたか？ どのリンク機能を使用しましたか？
サブオーダーがランダム効果であることがわかりません。 モデルにサブジェクト、サンプル、またはブロックの用語がありますか？応答のランダム効果である可能性があります。
結果をJMPプラットフォームの写真として表示できますか？
Re：自分のデータが理解できません申し訳ありませんが、私はプラットフォームに不慣れです。 間違いをお詫び申し上げます。
固定効果はそれに依存しているので、サブオーダーはランダム効果になると思いました。 亜目によって、食事、分散、およびエコモルフが決定されます。モデルのスクリーンショットとプログラムから取得した出力を添付しました。
効果の概要では、効果には何の価値もありません。 それは、それらが有病率に何の影響も及ぼさないことを意味しますか？
Re：自分のデータが理解できませんあなたは言う、 "固定効果はそれに依存するため、サブオーダーはランダム効果になります。 「」 ネストされたレベルについて話しているのですか。 たとえば、この場合
ファクターBのレベルが、最初の行のレベル1が最初で、3番目の行のレベル1が最初であるが、それらが同じレベルではない場合、ファクターBはファクターAにネストされます。 2つの部分は、ファクターAの両方のレベルでテストされますが、同じ部分ではありません。 次に、実際に4つのパーツがテストされます。 一方、ファクターB=1がファクターA=1または2で同じである場合、ファクターAとファクターBは交差します。 同じ例を使用すると、ファクターAの両方の条件下でそれぞれテストされるパーツは2つだけです。
固定効果を正しく指定したことを確認するために、どちらのケース（交差またはネスト）を知る必要があります。
私はまだ固定効果の1つとしてサブオーダーを含めようとします。 それが機能する場合は、GLMMは必要ありません。 代わりにGLMパーソナリティを使用できます。
Re：自分のデータが理解できませんはい、それらはネストされた要素です！ 各サブオーダーは、さまざまなレベルの変数と組み合わせて発生します。
具体的には、サブオーダーAは血液のみを食べ、サブオーダーBは羽毛のみを食べます。 次に、サブオーダーAは分散できないか、エコモルフを持ちますが、サブオーダーBは分散するかどうかにかかわらず、4つの異なるエコモルフのセットを持ちます。
Re：自分のデータが理解できませんしたがって、ランダム効果は必要ありません。 最初に効果に上と下の要素を追加することによって、入れ子を示します。 次に、列リストで一番上の要素を選択し、効果リストで一番下の（ネストされた）要素を選択して、[ネスト]をクリックします。
結果を返信してください。
Re：自分のデータが理解できませんわかりました、ありがとう！
分散とエコモルフの両方は重要ではなく、食事と亜目は価値がないので、これはそれらのどれも有病率に影響を与えていないことを意味しますか？
