El uso de log-lineal de los modelos para la presencia/ausencia de datos en la fauna silvestre

Question

Estoy trabajando en un proyecto en el cual he comparar la presencia/ausencia de un número de aves y herptile especies entre los humedales que han recibido tres tratamientos diferentes. Las poblaciones fueron entrevistadas en dos años diferentes. Por lo que la variable respuesta es binaria variable categórica, y las variables predictoras (humedal de tratamiento y año de muestreo) también son categóricos.

La situación se torna un poco más complicada en la que los diferentes horarios de muestreo se utilizó entre los dos años, lo que resulta en diferentes tamaños de muestra entre los dos años. Estoy buscando en el modelado de los animales de la presencia/ausencia de usar el glm() en función de R, pero no estoy seguro de si puede haber un enfoque más apropiado?

Answer 1

Usted puede utilizar el binomio de GLM, ya que proporciona la libertad para modelar diferentes tamaños de muestra, $m_i$. Así, usted puede utilizar glm() la función como sigue:

glm(cbind(presence, absence) ~ 1 + treatment + year, family=binomial)

donde la "presencia" y "ausencia" mostrar el número de presentes o ausentes de los casos.

Answer 2

Le recomiendo a usted la R libro, los capítulos 15 a 17. Si usted acaba de variables categóricas y no continua, Crawley' R Libro sugiere hacer una tabla de contingencia o para convertir los datos binarios en la proporción de datos y analizar a continuación. Yo tenía el mismo problema (binario recuento de datos y sólo categóricas de las variables explicativas) y de hecho un binomio GLM y más tarde un GLM con la proporción de los datos de la cuenta. Ambos trabajaron bien, el resultado fue el mismo.