正确分析计数数据与因素我有一个实验，从两种不同类型的植物（A 和 B）中培养真菌。我已经识别了所有的物种。我想测试一下两种植物类型之间恢复真菌物种的次数是否存在统计差异。我有 JMP 17，并认为广义线性模型可以将植物类型和物种及其相互作用作为固定因素，但我不断收到错误消息。有任何想法吗？是否有不同的分析方法？
基础数据分析和建模回复：对计数数据与因子进行正确分析错误信息是什么？ 您是如何设计数据收集的？ 植物类型和物种是唯一的两个因素吗？ 您是否交叉它们以在线性模型中创建交互项？
除非植物类型和物种是独立的，否则您无法估计交互作用项，例如植物类型 = {A, B} 且物种 = {1, 2, 3}。 两种植物可以有相同的物种吗？
回复：对计数数据与因子进行正确分析我模拟了一个以植物类型和物种为因素的实验。 我用泊松分布模拟了响应。 我附上数据表供您探索。
我用交互项定义了 GLM。
我得到了默认的分析报告：
回复：对计数数据与因子进行正确分析谢谢，我会仔细看看。这些植物是同一田地中的两个不同物种，各有 25 株植物。然后我们对叶子进行取样并培养出叶子上存在的任何真菌。某些真菌可能存在于一种物种上，而另一种则不存在，有些则同时存在于两种物种上。我有兴趣评估真菌被分离的次数（计数）。基本上我们在植物 A 上看到或多或少的 X 物种，等等。
事实上，我无法控制每个物种或每个植物恢复的分离株或物种的数量，这意味着整个数据集存在零和不平衡。也许这就是导致错误的原因？
回复：对计数数据与因子进行正确分析您是否认为响应是存在或不存在真菌物种，并且您计算了带有真菌的植物数量（共 25 株）？
最好不要在 GLM 分析中使用泊松分布。 使用二项式模型（不存在、存在），因为您知道每个模型有多少个。 即，y是有真菌的数，25-y是无真菌的数。
你的数据表应该是这样的：
在最后一列中输入计数。 我保存了一个表脚本来完成选择“分析”>“拟合模型”的操作。 启动对话框如下所示：
数据表已附给您。
回复：对计数数据与因子进行正确分析谢谢你的主意。我想你已经很接近了，但我所拥有的基本上是 20 种真菌的清单。大多数以不同的量从不同的植物类型中分离出来，因此我在植物 a 中可能有 20 个物种，但在植物 b 中有 45 个物种。我希望能够有一定程度的自信地说，特定物种在不同植物之间是否存在差异。
我认为传统的卡方可以工作，我将植物分析的真菌物种作为分类变量来分析 Y by X，但我不知道如何进入并确定确切的物种差异。按照我的解释，显着的卡方只会告诉我在所有物种中，植物 a 和 b 之间的分布是不同的，而不是植物 a 和 b 之间哪些真菌物种不同。
回复：对计数数据与因子进行正确分析如果您有植物物种和真菌物种组合，那么交叉制表应该有效。
是哪个，不同还是没有不同？ 假设检验仅在一个方向上起作用：根据证据的强度（例如，样本统计数据的 p 值或置信区间）拒绝原假设。 您需要指定您的工作假设（替代方案）和零假设（不是您的）。
