Estoy intentando analizar un conjunto de datos de conteo de aves asociados con una evaluación de impacto ambiental que estoy llevando a cabo, pero necesito expertos para hacerlo correctamente. No estoy seguro de cómo formular el modelo y completar la prueba, y determinar una diferencia estadística donde esté presente. Por lo tanto, mis preguntas son:
1) ¿Cómo debería formularse el modelo en R, específicamente qué factores deben asignarse como factores aleatorios; y
2) ¿Cómo se puede llevar a cabo la prueba de diferencias significativas entre tratamientos?
Los datos se pueden describir así:
- Las observaciones son conteos de aves hechos por los encuestadores en el campo. Una observación puede ser un solo ave, o un grupo de 2 o más aves. Los datos están muy dispersos y un modelo binomial negativo parece ajustarse mejor a los datos al comparar los AICs (mejor que la alternativa, un modelo cuasi-poisson).
- Hay tres factores fijos: Ubicación (las observaciones se hicieron en dos sitios, "sur" y "norte"), Mes (las aves en cada ubicación se contaron una vez al mes durante 6 meses) y Marea (en cada sitio y cada mes, se hicieron conteos separados en marea baja y marea alta).
- Los conteos se realizaron durante un periodo de encuesta de 10 minutos (a menudo utilizado en la literatura), repetido 6 veces para muestrear la población en cada sitio y marea en cada mes; por lo tanto, el conteo duró en total una hora. Por lo tanto, parece correcto considerar los conteos de aves de cada muestra de 10 minutos como el factor aleatorio.
Los datos se pueden encontrar aquí: http://www.zen134994.zen.co.uk/glmm_bird_data.xlsx
El código R que he estado utilizando para mi análisis es el siguiente:
birdglmm <- glmer.nb(bird_count ~ month + site + tide + (1|sample_no), data = glmm_bird_data)
birdglmmoutput <- summary(birdglmm)
birdglmmanova <- anova(birdglmm)
birdglmmdrop1 <- drop1(birdglmm, test = "Chi")
summary(birdglmm)
anova(birdglmm)
drop1(birdglmm, test = "Chi")
