นี่เป็นพื้นหลังเล็กน้อยเกี่ยวกับสถานการณ์ของฉัน: ข้อมูลของฉันอ้างถึงจำนวนเหยื่อที่กินโดยนักล่า เนื่องจากจำนวนเหยื่อมี จำกัด (มีให้ 25) ในการทดลองแต่ละครั้งฉันจึงมีคอลัมน์ "ตัวอย่าง" แสดงจำนวนเหยื่อที่มี (เช่น 25 ในการทดลองแต่ละครั้ง) และอีกชื่อเรียกว่า "นับ" ซึ่งเป็นจำนวนของความสำเร็จ ( จำนวนเหยื่อที่ถูกกิน) ฉันใช้การวิเคราะห์ตามตัวอย่างจากหนังสือ R เกี่ยวกับข้อมูลสัดส่วน (หน้า 578) ตัวแปรอธิบายคืออุณหภูมิ (4 ระดับซึ่งฉันถือว่าเป็นปัจจัย) และเพศของนักล่า (เห็นได้ชัดว่าเป็นเพศชายหรือเพศหญิง) ดังนั้นฉันจะลงเอยกับโมเดลนี้:
model <- glm(y ~ Temperature+Sex+Temperature*Sex data=predator, family=quasibinomial)
หลังจากได้รับตารางการวิเคราะห์ของ Deviance ปรากฎว่าอุณหภูมิและเพศ (แต่ไม่ใช่การมีปฏิสัมพันธ์) มีผลอย่างมากต่อการบริโภคเหยื่อ ตอนนี้ปัญหาของฉัน: ฉันต้องรู้ว่าอุณหภูมิแตกต่างกันคือฉันต้องเปรียบเทียบ 4 อุณหภูมิกับแต่ละอื่น ๆ ถ้าฉันมีโมเดลเชิงเส้นฉันจะใช้ฟังก์ชัน TukeyHSD แต่เมื่อฉันใช้ GLM ฉันไม่สามารถทำได้ ฉันดูแพคเกจ MASS แล้วและพยายามตั้งค่าเมทริกซ์คอนทราสต์ แต่ด้วยเหตุผลบางอย่างมันไม่ทำงาน ข้อเสนอแนะหรือการอ้างอิง?
นี่คือบทสรุปที่ฉันได้รับจากแบบจำลองของฉันหากสิ่งนั้นช่วยทำให้ชัดเจนขึ้น ...
y <- cbind(data$Count, data$Sample-data$Count)
model <- glm(y ~ Temperature+Sex+Temperature*Sex data=predator, family=quasibinomial)
> summary(model)
# Call:
# glm(formula = y ~ Temperature + Sex + Temperature * Sex, family=quasibinomial, data=data)
# Deviance Residuals:
# Min 1Q Median 3Q Max
# -3.7926 -1.4308 -0.3098 0.9438 3.6831
# Coefficients:
# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
# (Intercept) -1.6094 0.2672 -6.024 3.86e-08 ***
# Temperature8 0.3438 0.3594 0.957 0.3414
# Temperature11 -1.0296 0.4803 -2.144 0.0348 *
# Temperature15 -1.2669 0.5174 -2.449 0.0163 *
# SexMale 0.3822 0.3577 1.069 0.2882
# Temperature8:SexMale -0.2152 0.4884 -0.441 0.6606
# Temperature11:SexMale 0.4136 0.6093 0.679 0.4990
# Temperature15:SexMale 0.4370 0.6503 0.672 0.5033
# ---
# Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
# (Dispersion parameter for quasibinomial family taken to be 2.97372)
# Null deviance: 384.54 on 95 degrees of freedom
# Residual deviance: 289.45 on 88 degrees of freedom
# AIC: NA
# Number of Fisher Scoring iterations: 5
Temperature
เป็นปัจจัย? คุณไม่มีค่าตัวเลขจริงหรือ ฉันจะใช้พวกเขาเป็นตัวแปรต่อเนื่องแล้วปัญหาทั้งหมดนี้เป็นที่สงสัย
glht
ฟังก์ชั่นในmultcomp
แพ็คเกจได้ เพื่อดำเนินการทดสอบ TukeyHSDglht(my.glm, mcp(Temperature="Tukey"))
อุณหภูมิใช้มันเหมือนว่า และ BTW:model<-glm(y ~ Temperature*Sex data=predator, family=quasibinomial)
สูตรโมเดลของคุณสามารถย่อ: ด้วยเครื่องหมายดอกจัน ( ) การโต้ตอบและเอฟเฟกต์หลักจะถูกติดตั้ง