मैं उम्मीद कर रहा हूं कि कोई ऐसा व्यक्ति हो सकता है जो मुझे लगता है कि यह एक अपेक्षाकृत सरल प्रश्न है, और मुझे लगता है कि मुझे उत्तर पता है, लेकिन पुष्टि के बिना यह कुछ ऐसा हो गया है, जिसके बारे में मैं निश्चित नहीं हो सकता।
मेरे पास प्रतिक्रिया चर के रूप में कुछ गणना डेटा हैं और मैं यह मापना चाहता हूं कि किसी चीज की आनुपातिक उपस्थिति के साथ वह चर कैसे बदलता है।
अधिक विस्तार से, प्रतिक्रिया चर कई साइटों में एक कीट प्रजातियों की उपस्थिति की गिनती है, इसलिए उदाहरण के लिए एक साइट का 10 बार नमूना लिया जाता है और यह प्रजाति 4 बार हो सकती है।
मैं यह देखना चाहता हूं कि क्या यह इन स्थलों पर पौधों की समग्र संप्रदाय में पौधों की प्रजातियों के समूह की आनुपातिक उपस्थिति से संबंधित है।
इसका मतलब है कि मेरा डेटा इस प्रकार है (यह सिर्फ एक उदाहरण है)
Site, insectCount, NumberOfInsectSamples, ProportionalPlantGroupPresence
1, 5, 10, 0.5
2, 3, 10, 0.3
3, 7, 9, 0.6
4, 0, 9, 0.1डेटा में स्थान के लिए एक यादृच्छिक प्रभाव भी शामिल है।
मैंने दो तरीकों के बारे में सोचा था, एक एक रेखीय मॉडल ( lmer) होगा, जैसे कि एक अनुपात जैसे कीड़े
lmer.model<-lmer(insectCount/NumberOfInsectSamples~
ProportionalPlantGroupPresence+(1|Location),data=Data)दूसरा एक द्विपद GLMM ( glmer) होगा
glmer.model <- glmer(cbind(insectCount,NumberOfInsectSamples-insectCount)~
ProportionalPlantGroupPresence+(1|Location),
data=Data,family="binomial")मेरा मानना है कि द्विपदीय चमक सही विधि है, हालांकि वे काफी अलग परिणाम देते हैं। मैं अब भी थोड़ा अनिश्चित महसूस किए बिना नेट पर एक निश्चित उत्तर खोजने के लिए नहीं कर सकता हूं, और यह सुनिश्चित करना चाहता हूं कि मैं गलती नहीं कर रहा हूं।
इस पर वैकल्पिक तरीकों में कोई मदद या अंतर्दृष्टि बहुत सराहना की जाएगी।