Interpretando a variação aleatória de efeitos no glmer

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Estou revisando um artigo sobre polinização, onde os dados são distribuídos binomialmente (os frutos amadurecem ou não). Então eu usei glmercom um efeito aleatório (planta individual) e um efeito fixo (tratamento). Um revisor deseja saber se a planta teve um efeito no conjunto das frutas - mas estou tendo problemas para interpretar oglmer resultados.

Eu li na web e parece que pode haver problemas com comparação direta glme glmermodelos, por isso não estou fazendo isso. Imaginei que a maneira mais direta de responder à pergunta seria comparar a variação do efeito aleatório (1,444 abaixo) com a variação total ou a variação explicada pelo tratamento. Mas como eu calculo essas outras variações? Eles não parecem estar incluídos na saída abaixo. Li algo sobre as variações residuais não incluídas no binômio glmer- como interpreto a importância relativa do efeito aleatório?

> summary(exclusionM_stem)
Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood (Laplace
  Approximation) [glmerMod]
 Family: binomial  ( logit )
Formula: cbind(Fruit_1, Fruit_0) ~ Treatment + (1 | PlantID)

     AIC      BIC   logLik deviance df.resid 
   125.9    131.5    -59.0    117.9       26 

Scaled residuals: 
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-2.0793 -0.8021 -0.0603  0.6544  1.9216 

Random effects:
 Groups  Name        Variance Std.Dev.
 PlantID (Intercept) 1.449    1.204   
Number of obs: 30, groups:  PlantID, 10

Fixed effects:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)   
(Intercept)  -0.5480     0.4623  -1.185   0.2359   
TreatmentD   -1.1838     0.3811  -3.106   0.0019 **
TreatmentN   -0.3555     0.3313  -1.073   0.2832   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Correlation of Fixed Effects:
           (Intr) TrtmnD
TreatmentD -0.338       
TreatmentN -0.399  0.509

r generalized-linear-model variance lme4-nlme ecology jwb4
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Embora, em princípio, seja possível obter um análogo de "variação de proporção explicada por cada efeito" para GLMMs, existem vários fatores complicadores (quais níveis do modelo você considera "variação total" e como você quantifica a variação de amostragem devido à distribuição de amostragem de nível mais baixo [Binomial neste caso])? Nakagawa e Schielzeth (doi: 10.1111 / j.2041-210x.2012.00261.x) apresentam uma abordagem geral para calcular R ^ 2 (proporção da variação total explicada) para (G) LMMs que se tornou bastante popular em ecologia; Xu e cols. 2003adote uma abordagem semelhante. Em princípio, essa abordagem provavelmente poderia ser estendida para considerar a proporção da variação explicada por termos diferentes [mas observe que a 'proporção da variação' de todos os termos do modelo considerado dessa maneira provavelmente não chegaria a 100% - poderia seja mais ou menos].

$4\sigma$ $-1.96 \sigma$ $+1.96\sigma$

Visualmente:

insira a descrição da imagem aqui

Ben Bolker
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R^{2}

$R^2$

1

Eu estava apenas dizendo que não acho que seja uma pergunta louca ou necessariamente mal colocada. Mas a estrutura hierárquica e os modelos semelhantes ao GLM abrem latas de vermes que dificultam a resposta. Geralmente não me incomodo, mas posso ver por que as pessoas tentariam encontrar números que medissem a qualidade do ajuste ou a importância relativa dos termos em um modelo, de maneira razoável.

Ben Bolker 23/05

Que é razoável. Btw, o que você acha da minha sugestão de que, com 10 plantas, 3 tratamentos e N = 30, o OP poderia se encaixar em um modelo usando ambos como efeitos fixos? Não acho necessariamente que esse seria o modelo final certo, é claro, mas parece-me uma maneira potencialmente permitida de testar se há variação entre as plantas e de colocar as duas variáveis em pé de igualdade para comparação.

gung - Restabelece Monica

me parece razoável.

Ben Bolker

Eu ajustei um modelo com o tratamento e a planta como efeitos fixos, conforme sugerido pelo gung, e o termo da planta tinha um valor p muito alto (p = 0,3). Isso parece estranho, dado que, como você diz, "o desvio padrão estimado entre plantas é de 1,20, muito próximo da magnitude do maior efeito de tratamento (-1,18)"? Por que apareceria como insignificante em uma ANOVA com 2 efeitos fixos?

Jwb4

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PlantID $0$

No seu caso, você tem várias medidas por planta, portanto, uma abordagem rápida e suja é executar um modelo com PlantIDum efeito fixo e testá-lo.

Repor a Monica
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A resposta simples para o seu revisor é "Sim". Se ele está pedindo para você testar se a variação do efeito aleatório é significativamente diferente de 0, você tem algumas opções. Observe, porém, que muitas pessoas inteligentes se sentem desconfortáveis ao testar se as variações de efeitos aleatórios são diferentes de 0.

O mais simples é um teste de razão de verossimilhança, embora não seja recomendado pela maioria. Eles são muito conservadores ao testar nos limites (ou seja, você está testando contra uma variação de 0, o mais baixo possível). Existe uma regra prática lá fora, que o valor de p é aproximadamente o dobro do que realmente é.

O método recomendado na maioria dos lugares é uma inicialização paramétrica. Você pode usar bootMerolme4 pacote. Certifique-se de definir o parâmetro REML da sua função lmer como FALSE; caso contrário, sua variação será maior que 0 100% do tempo (ou próximo a ele ... na verdade, provavelmente será maior que 0, quase 100% da Tempo de qualquer maneira).

Algumas dicas e outros recursos:

http://glmm.wikidot.com/faq (encontre o cabeçalho Como posso testar se um efeito aleatório é significativo?)

Teste paramétrico de inicialização do lmer () para efeitos fixos

http://www.r-bloggers.com/using-bootmer-to-do-model-comparison-in-r/

le_andrew
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Obrigado por este guia lúcido (e rápido!) Para comparação de modelos. Mas como eu interpretaria a "magnitude" do efeito da variável aleatória? ou seja, como eu compararia a variação explicada pela minha variável aleatória com a variação explicada pela variável fixa (tratamento)? Acho que não vejo como isso é coletado nos resultados do teste LRT inicializado.

Jwb4

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No teste Q de Cochran de amostras múltiplas , eles usam a anova para comparar os resultados dos dois modelos (um sem efeitos aleatórios e outro com efeitos aleatórios).

Universidade Jairo Rocha das Ilhas Baleares

Jairo Rocha
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Interpretando a variação aleatória de efeitos no glmer

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