使用 glmer 处理嵌套数据

【问题标题】：using glmer for nested data使用 glmer 处理嵌套数据
【发布时间】：2013-10-16 21:34:28
【问题描述】：

我有跨纬度感染特定宿主物种的病原体多样性的数据。该设计涉及在不同纬度的 4 个地点的 3 个地点收集 20 个人，因此我有 20 个人，嵌套在 3 个地点，嵌套在 4 个地点。

鉴于我的病原体多样性数据是具有许多零的计数数据，这就是为什么我一直在探索使用 GLMM 和 R 中的 lme4::glmer 命令来分析数据。对于分析，我想将纬度视为数字固定因子，将站点视为与位置嵌套的随机因子。

对于我的完整模型，我将命令设置如下：

glmer(pathogen.richness~latitude+(site|location),data=my.data,
      family="poisson")

这是我描述的正确语法吗？

谢谢！

【问题讨论】：

标签： r nested lme4

【解决方案1】：

你可能想要

glmer(pathogen.richness~latitude+(1|location/site),
     data=my.data,family="poisson")

但是，尝试将位置的随机效应仅拟合到 4 个位置时，您可能会遇到问题，因此您可能更喜欢

glmer(pathogen.richness~latitude+location+(1|location:site),
     data=my.data,family="poisson")

（尽管位置在概念上是一种随机效应，但将其拟合为固定效应可能更实用。

不要忘记检查过度分散；处理此问题的一种方法是添加观察级随机效应：

transform(my.data,obs=factor(seq(nrow(mydata)))
update(prev_model,.~.+(1|obs))

【讨论】：