Frage zur Inzidenzrate bei negativer BinomialverteilungHallo:)
Ich frage mich, ob mir jemand bei meiner Frage helfen kann?
Ich habe einen Datensatz zu einem Endoparasiten in Fischmägen in einem See mit vier verschiedenen Fischphänotypen (Ab, Dw, Pi, Pl). Die Daten passen gut zu einer negativen Binomialverteilung (siehe Grafik).
Ich verwende eine verallgemeinerte Regression mit negativer Binomialverteilung, um die Anzahl (Y) der Parasiten in den vier Fischphänotypen (x1) mit der Körperlänge (x2) als Kovariate zu analysieren.
In den Ergebnissen (siehe Ausgabe unten) sind sowohl x1 als auch x2 signifikant und ich möchte „Mittelwerte der kleinsten Quadrate“ in den vier Fischphänotypen extrahieren, nachdem ich einen mehrfachen Tukey-Vergleich durchgeführt habe (der x1 gegenüberstellt und für x2 korrigiert). Was ich bekomme, sind die Schätzungen der Inzidenzrate (mit st.err). Wie kann ich „rückrechnen“, um die tatsächlichen Zahlen (also Mittelwerte) der Parasiten in den vier Fischphänotypen zu erhalten?
Anzahl (Y) der Endoparasiten (X) im Fischmagen.
Ausgabe der Analyse
Parameterschätzungen:
Tukey-Multiple-Test:
Grundlegende Datenanalyse und ModellierungBetreff: Frage zur Inzidenzrate bei negativer BinomialverteilungHallo @Kjartan ,
Es scheint, dass Sie nach ein paar verschiedenen Dingen fragen.
Sind Sie zunächst sicher, dass eine negative Binomialverteilung die richtige Verteilung für Ihre Daten ist? Sicher, sie könnte passen, aber ist es sinnvoll, sie zu verwenden? Laut der JMP-Onlinehilfe eignet sich die negative Binomialverteilung gut zum Modellieren einer Reihe von Erfolgen vor einer bestimmten Anzahl von Misserfolgen. Die Daten, die Sie betrachten, klingen nicht wirklich so, als würden sie diesem Modell folgen. Basierend auf Ihrer Beschreibung klingt es fast so, als wäre eine Poisson-Verteilung (oder ZI-Poisson-Verteilung) geeigneter, da es sich dabei um die Anzahl der Endoparasiten innerhalb eines bestimmten Fischphänotyps handelt – oder sogar nur insgesamt.
Was das Modell betrifft, klingt es so, als ob Sie zwei Faktoren hätten, X1 (Fischphänotyp) und X2 (Körperlänge) – wissen Sie, ob ein Kreuzterm vorhanden ist – X1*X2, d. h., der Phänotyp und die Körperlänge interagieren. Wenn nicht, dann lassen Sie sie getrennte und individuelle Faktoren.
Bezüglich der Mittelwerte pro Phänotyp könnten Sie einfach eine ANOVA (oder MANOVA) der Reaktion vs. Phänotyp durchführen und sich die Mittelwerte für jeden Phänotyp ansehen.
Hoffe das hilft,
DS
Betreff: Frage zur Inzidenzrate bei negativer BinomialverteilungHallo DS:grinning_face:
Vielen Dank für Ihre Antwort.
Ich habe getestet, welche Verteilung am besten zu mir passt, indem ich AIC für verschiedene Modelle verwendet habe, bei denen die negative Binomialverteilung besser war als die Poisson-Verteilung. Es ist also in der Tat sinnvoll, diese Verteilung für die Parasitenzählung zu verwenden. Ich verstehe jedoch immer noch nicht, wie ich die Inzidenzraten in normale Werte zurücktransformieren kann, z. B. nachdem ich die keast-Quadrat-Mens aus Post-hoc-Tukey-Hoden erhalten habe.
