আমি প্রত্যাশা করছি যে আমার তুলনামূলক সহজ প্রশ্ন হিসাবে কেউ সাহায্য করতে পারে এবং আমি মনে করি আমি উত্তরটি জানি তবে নিশ্চিত হওয়া ছাড়া এটি এমন একটি বিষয় হয়ে দাঁড়িয়েছে যা আমি নিশ্চিত হতে পারি না।
প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবল হিসাবে আমার কিছু গণনা তথ্য রয়েছে এবং আমি পরিমাপ করতে চাই যে কীভাবে কোনও কিছুর আনুপাতিক উপস্থিতির সাথে পরিবর্তনশীল পরিবর্তন হয়।
আরও বিশদে, প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল হ'ল কয়েকটি সাইটে পোকা প্রজাতির উপস্থিতি গণনা করা হয়, সুতরাং উদাহরণস্বরূপ কোনও সাইটকে 10 বার নমুনা দেওয়া হয় এবং এই প্রজাতিটি 4 বার ঘটতে পারে।
আমি দেখতে চাই যে এটি এই সাইটগুলিতে গাছপালার সামগ্রিক সম্প্রদায়ের মধ্যে একদল উদ্ভিদ প্রজাতির আনুপাতিক উপস্থিতির সাথে সম্পর্কিত কিনা।
এর অর্থ হল যে আমার ডেটা নীচে দেখায় (এটি কেবল একটি উদাহরণ)
Site, insectCount, NumberOfInsectSamples, ProportionalPlantGroupPresence
1, 5, 10, 0.5
2, 3, 10, 0.3
3, 7, 9, 0.6
4, 0, 9, 0.1
ডেটা এছাড়াও অবস্থানের জন্য একটি এলোমেলো প্রভাব অন্তর্ভুক্ত।
আমি দুটি পদ্ধতির কথা ভেবেছিলাম, একটি হ'ল একটি লিনিয়ার মডেল ( lmer) পোকামাকড়ের সাথে অনুপাত হিসাবে রূপান্তরিত হবে
lmer.model<-lmer(insectCount/NumberOfInsectSamples~
ProportionalPlantGroupPresence+(1|Location),data=Data)
দ্বিতীয়টি দ্বিপদী জিএলএমএম ( glmer) যেমন
glmer.model <- glmer(cbind(insectCount,NumberOfInsectSamples-insectCount)~
ProportionalPlantGroupPresence+(1|Location),
data=Data,family="binomial")
আমি বিশ্বাস করি দ্বিপদী গ্ল্যামার সঠিক পদ্ধতি হতে পারে তবে তারা মোটামুটি ভিন্ন ফলাফল দেয়। আমি সামান্য অনিশ্চিত বোধ না করেই নেট থেকে একটি নির্দিষ্ট উত্তর খুঁজে পেতে পারি না এবং আমি নিশ্চিত হতে চাই যে আমি কোনও ভুল করছি না।
এ সম্পর্কিত বিকল্প পদ্ধতিগুলির জন্য কোনও সহায়তা বা অন্তর্দৃষ্টি প্রশংসিত হবে।