analisi adeguate dei dati di conteggio con fattoriHo un esperimento in cui i funghi sono stati coltivati da due diversi tipi di piante (A e 
.Ho identificato tutte le specie in specie.Voglio verificare se esiste una differenza statistica tra il numero di volte in cui una specie fungina è stata recuperata tra i due tipi di piante.Ho JMP 17 e pensavo che un modello lineare generalizzato avrebbe funzionato con il tipo e le specie di piante e la loro interazione come fattori fissi, ma ricevo continuamente messaggi di errore.Qualche idea?Esiste un modo diverso di eseguire le analisi?
Analisi e modellazione dei dati di baseRi: analisi corrette dei dati di conteggio con fattoriQuali sono i messaggi di errore? Come hai progettato la raccolta dei dati? Il tipo di pianta e la specie sono gli unici due fattori? Li hai incrociati per creare il termine Interazione nel tuo modello lineare?
Non è possibile stimare un termine di interazione a meno che Tipo di pianta e Specie non siano indipendenti, come Tipo di pianta = {A, B} e Specie = {1, 2, 3}. È possibile avere la stessa specie in entrambi i tipi di piante?
Ri: analisi corrette dei dati di conteggio con fattoriHo simulato un esperimento con Tipo di pianta e Specie come fattori. Ho simulato una risposta con una distribuzione di Poisson. Ho allegato la tabella dei dati affinché tu possa esplorarla.
Ho definito il GLM con un termine di interazione.
Ho ottenuto il report di analisi predefinito:
Ri: analisi corrette dei dati di conteggio con fattoriGrazie e darò un'occhiata a questo.Le piante sono due specie diverse nello stesso campo con 25 piante ciascuna.Abbiamo quindi campionato il fogliame ed eliminato eventuali funghi presenti sulle foglie.Alcune specie fungine possono essere presenti su una specie e non su un'altra, altre su entrambe.Il numero di volte in cui un fungo è stato isolato (conteggio) è ciò che mi interessa valutare.Fondamentalmente vediamo più o meno specie X sulla pianta A, ecc.
Il fatto che non potessi controllare il numero di isolati o specie recuperati per specie o per pianta significa che ci sono zeri e squilibri nel set di dati complessivo.Forse è questo che causa l'errore?
Ri: analisi corrette dei dati di conteggio con fattoriConsideri la risposta come la presenza o l'assenza di una specie fungina e conti il numero di piante (su 25) con il fungo?
Sarebbe meglio non utilizzare la distribuzione di Poisson in un'analisi GLM. Utilizza un modello binomiale (assente, presente) perché sai quanti di ciascuno. Cioè, y è il numero con il fungo e 25-y è il numero senza.
La tua tabella dati dovrebbe essere così:
Inserisci i conteggi nell'ultima colonna. Ho salvato uno script di tabella per completare l'azione di selezione Analizza > Adatta modello. La finestra di dialogo di avvio è simile alla seguente:
La tabella dei dati è allegata per te.
Ri: analisi corrette dei dati di conteggio con fattoriGrazie per l'ideaPenso che tu ci sia vicino, ma quello che ho è fondamentalmente un elenco di 20 specie fungine.La maggior parte sono isolati dai diversi tipi di piante in quantità diverse, quindi potrei avere specie a 20 nella pianta a, ma 45 nella pianta b.Voglio poter dire con un certo grado di sicurezza che una data specie è o non è diversa tra le diverse piante.
Pensavo che un tradizionale chi quadrato avrebbe funzionato dove ho analizzato le specie fungine per pianta come variabili categoriali nell'analisi Y per X, ma non vedo come posso entrare e determinare le esatte differenze delle specie.Per come lo interpreto, il fatto che il chi quadrato sia significativo mi direbbe solo che in tutte le specie la distribuzione tra le piante a e b è diversa, non quali specie fungine sono diverse tra le piante a e b.
Ri: analisi corrette dei dati di conteggio con fattoriSe disponi di combinazioni di specie vegetali e specie fungine, una tabulazione incrociata dovrebbe funzionare.
Cos'è, diverso o non diverso? I test di ipotesi funzionano solo in una direzione: rifiutare l'ipotesi nulla in base alla forza dell'evidenza (ad esempio, valore p o intervallo di confidenza di un campione statistico). Devi specificare la tua ipotesi di lavoro (l'alternativa) e l'ipotesi nulla (non la tua).
