Sto cercando di capire e sapere cosa riportare dalla mia analisi di alcuni dati usando la media del modello in R.
Sto usando il seguente script per analizzare l'effetto del metodo di misurazione su una determinata variabile: Ecco il set di dati: https://www.dropbox.com/s/u9un273gzw9o30u/VMT4.csv?dl=0
Modello da montare:
LM.1 <- gls(VMTf ~ turn+sex+method, na.action="na.fail", method = "ML",VMT4)
dragare modello completo
require(MuMIn)
d=dredge(LM.1)
print(d)
coefficients(d)
Ottieni informazioni di riepilogo di tutti i modelli per ottenere stime dei parametri
summary(model.avg(d))
So che entrambi i modelli possono essere mediati (media del modello completo) o solo un sottoinsieme di essi (media condizionale). Ora, vorrei sapere: quando è meglio usare la media piena o condizionale per fare inferenze. Cosa dovrei riferire di tutto ciò per un articolo scientifico? Cosa significa esattamente il valore Z e la p associata per una situazione media del modello?
Per semplificare la visualizzazione delle mie domande. Ecco la tabella dei risultati,
> summary(model.avg(d))# now, there are effects
Call:
model.avg(object = d)
Component model call:
gls(model = VMT ~ <8 unique rhs>, data = VMT4, method = ML, na.action =
na.fail)
Component models:
df logLik AICc delta weight
1 4 -247.10 502.52 0.00 0.34
12 5 -246.17 502.83 0.31 0.29
13 5 -246.52 503.52 1.01 0.20
123 6 -245.60 503.88 1.36 0.17
(Null) 2 -258.62 521.33 18.81 0.00
3 3 -258.38 522.95 20.43 0.00
2 3 -258.60 523.39 20.88 0.00
23 4 -258.36 525.05 22.53 0.00
Term codes:
method sex turn
1 2 3
Model-averaged coefficients:
(full average)
Estimate Std. Error Adjusted SE z value Pr(>|z|)
(Intercept) 42.63521 0.37170 0.37447 113.856 < 2e-16 ***
methodlight chamber -1.05276 0.36098 0.36440 2.889 0.00386 **
methodthermal gradient -1.80567 0.36103 0.36445 4.955 7e-07 ***
sex2 0.19023 0.29403 0.29548 0.644 0.51970
turn 0.05005 0.10083 0.10141 0.494 0.62165
(conditional average)
Estimate Std. Error Adjusted SE z value Pr(>|z|)
(Intercept) 42.6352 0.3717 0.3745 113.856 < 2e-16 ***
methodlight chamber -1.0528 0.3609 0.3643 2.890 0.00386 **
methodthermal gradient -1.8058 0.3608 0.3642 4.958 7.1e-07 ***
sex2 0.4144 0.3089 0.3119 1.328 0.18402
turn 0.1337 0.1264 0.1276 1.047 0.29492
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Relative variable importance:
method sex turn
Importance: 1.00 0.46 0.37
N containing models: 4 4 4