Ich habe einen Datensatz mit 768 Datenzeilen, die über einen Zeitraum von 32 Monaten von Parzellen mit unterschiedlicher Bodenvegetation und Pflanzengenotypen aufgenommen wurden. Klimadaten (T, RH und Regen) wurden im gleichen Zeitraum von einer nahegelegenen Wetterstation gesammelt. Ich habe die Dichte von Blattläusen geschätzt und Daten zum Vorkommen von Ameisen und generalistischen Raubtieren erstellt. Ich möchte die Pfadanalyse in JMP verwenden, um zu untersuchen, wie sich die exogene Variable des Klimas auf das Vorkommen von Blattläusen und Ameisenräubern auf Pflanzen auswirkt und wie sich das Vorkommen von Ameisen und Raubtieren auf die Blattlausdichte auf Pflanzen auswirkt. Ich habe die Verwendung der Strukturgleichungsmodellfunktion von JMP 16 Pro zum Erstellen geeigneter Modelle untersucht, bin mir jedoch immer noch nicht sicher, wie ich die geeigneten Modelle sparsam auswählen und gleichzeitig eine angemessene Passform beibehalten kann. Ich habe das folgende Modell mit 26 Parametern gebaut
T, RH und Niederschlag wirken sich unidirektional auf Blattläuse aus
Ameisen und Raubtiere kovariieren mit Blattläusen
T variiert mit RH
Die relative Luftfeuchtigkeit variiert mit dem Niederschlag
Ich erhalte einen hohen CIF-Wert von fast 1 und einen RMSEA-Wert nahe Null
Die Ausgabe scheint in Ordnung zu sein, aber R2 der endogenen Variablen – Blattläuse, Ameisen und Raubtiere – ist ziemlich niedrig.
Ich habe die gleiche Analyse anhand einer Zusammenfassung der Daten versucht – bis hin zu einer Stichprobengröße von 64. Dadurch erhalte ich einen niedrigeren CIF und einen höheren RMSEA (also eine schlechtere Anpassung), aber viel R2 jeder der drei endogenen Variablen.
Meine Fragen sind:
1. Ist es in Ordnung, mit einer Zusammenfassung der Mittelwerte anstelle der Originaldaten zu arbeiten (die Stichprobengröße nimmt ab, aber keine Parameter bleiben unverändert)?
2. Ist R2 der endogenen Variablen im Vergleich zu CIF und RMSEA wichtig?
3. Wie kann ich es rechtfertigen, die Anzahl der Parameter im Modell zu reduzieren, aber Variablen herauszunehmen und/oder die Paarung von Variablen zu reduzieren?
Ich freue mich auf die Interaktion mit interessierten Mitgliedern der JMP-Community, um meine Fragen zu klären und hoffentlich nützliches Feedback zu erhalten, um sicherzustellen, dass ich bei der Analyse meines Datensatzes den richtigen Ansatz verwende.
Danke
Rick
