Je ne sais pas si cela a été demandé auparavant, mais je n'ai rien trouvé à ce sujet. Ma question est de savoir si quelqu'un peut fournir une bonne référence pour apprendre comment obtenir la proportion de variance expliquée par chacun des facteurs fixes et aléatoires dans un modèle à effets mixtes.
mixed-model
variance
Manuel Ramón
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Réponses:
Je peux fournir quelques références:
Xu, R. (2003). Mesurer la variation expliquée dans les modèles linéaires à effets mixtes. Statistics in Medicine , 22 , 3527-3541. DOI: 10.1002 / sim.1572
Hössjer, O. (2008). Sur le coefficient de détermination pour les modèles de régression mixte. Journal of Statistical Planning and Inference , 138 , 3022-3038. DOI: 10.1016 / j.jspi.2007.11.010
Bonne lecture!
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MuMIn
R
La sortie pour la fonction
r.squaredGLMM
fournit:R2m : valeur R au carré marginale associée à des effets fixes
R2c valeur R2 conditionnelle associée aux effets fixes plus les effets aléatoires.
Remarque: un commentaire sur le blog associé suggère qu'une approche alternative inspirée de Nakagawa & Schielzeth développée par Jon Lefcheck (en utilisant la
sem.model.fits
fonction dans lepiecewiseSEM
package) a produit des résultats identiques. [Vous avez donc des options: p].Je n'ai pas testé cette dernière fonction, mais j'ai testé la
r.squaredGLMM()
fonction dans leMuMIn
package et je peux donc attester qu'elle est toujours fonctionnelle aujourd'hui (2018).Quant à la validité de cette approche, je laisse la lecture de Nakagawa & Schielzeth (2013) (et article de suivi Johnson 20142 ) dépend de vous.
1: Nakagawa, S., et Schielzeth, H. 2013. Une méthode générale et simple pour obtenir R2 à partir de modèles à effets mixtes linéaires généralisés. Méthodes en écologie et évolution 4 (2): 133-142.
2: Johnson, PCD 2014 Extension du R2GLMM de Nakagawa & Schielzeth aux modèles à pentes aléatoires. Méthodes en écologie et évolution 5: 44–946.
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