如何运行具有多个随机因素的广义线性混合模型 (GLMM)？

Question

我想使用 lme4 包中的函数 glmer 运行具有多个随机因子的 GLMM。

我有一个这样的海洋垃圾数据集：

• count density：数字
• year：分类，两个级别
• round: 分类（每年都有自己的六轮，所以轮是 - 嵌套在年份中）
• monitoring site：分类（每个监测点每年测量6次数据，所以与监测点交叉）
• waters：分类（每个水域有几个不同的站点，所以监控站点嵌套在水域中）
• material: 分类

我想知道海洋垃圾的计数密度在年份、轮次、水域和材料之间是否存在显着差异。所以我输入了这个：

glmm <- glmer(count density~material*(1|year/round)*(1|waters/monitoring sites),
    family=Poisson)

请告诉我我的公式是否正确？

当我输入以下内容时，我无法从模型中得到任何信息：

glmm

它说：

错误：找不到对象“glmm”

那么glmer的正确使用方法是什么？

Answer 1

至少（如果您的变量名称中确实有空格，这通常是一个坏主意，请参阅例如this question）您应该尝试：

glmm <- glmer(`count density` ~ material+(1|year/round)+
              (1|waters/`monitoring sites`), 
              family=poisson)

另请注意，year 不能作为随机效应很好地发挥作用，因为它只有两个级别（很难从仅两个观察值中估计方差：参见例如 these simulations），所以也许

glmm <- glmer(`count density` ~ material+year+(1|year:round)+
               (1|waters/`monitoring sites`), 
              family=poisson)

会更好。