そこで、皆さんに物議を醸す質問があります。
私は混合モデルを実行しています (より具体的には、動物分野での繰り返し測定 - @russ_wolfinger はこの主題を少し知っています)。
この試験には正規データとノンパラメトリック データがあります。つまり、相互作用とランダム効果を持つ混合モデルと GLMM です。
モデルを実行すると、平均値と LSMeans が得られます。Tukey の検定を実行するときは LSMeans に基づきますが、グラフ ビルダーを実行するときは平均値に基づきます。
次に、ポアソン モデルを実行すると、セル カウントで LS 平均が平均値の 10 分の 1 未満になり、推定値が平均値に近くなるが同じではないという大きな問題が発生します。
モデルや統計に関する私の無知を助けていただけませんか... どちらが正しいのでしょうか? また、論理的に説明するにはどうすればよいでしょうか?
