R에서 GLM 후 요인 수준 비교

내 상황에 대한 약간의 배경은 다음과 같습니다. 내 데이터는 포식자가 성공적으로 먹은 먹이 수를 나타냅니다. 각 시험에서 먹이의 수가 제한되어 있으므로 (25 개의 이용 가능), 이용 가능한 먹이의 수를 나타내는 "샘플"열 (각 시험에서 25)과 성공 횟수 ( "Count")가 있습니다 ( 먹이를 몇 마리 먹었는지) 비율 데이터 (578 페이지)를 기준으로 R 책의 예를 바탕으로 분석을 수행했습니다. 설명 변수는 온도 (내가 요인으로 취급 한 4 단계)와 포식자의 성별 (분명히 남성 또는 여성)입니다. 그래서 나는이 모델로 끝납니다 :

model <- glm(y ~ Temperature+Sex+Temperature*Sex data=predator, family=quasibinomial) 

편차 분석 표를 얻은 후 온도와 성별 (상호 작용은 아님)이 먹이 소비에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 이제 내 문제 : 나는 어떤 온도가 다른지 알아야합니다. 즉, 4 개의 온도를 서로 비교해야합니다. 선형 모델이 있다면 TukeyHSD 기능을 사용하지만 GLM을 사용함에 따라 사용할 수 없습니다. MASS 패키지를 살펴보고 대비 행렬을 설정하려고했지만 어떤 이유로 작동하지 않습니다. 어떤 제안이나 참조?

내 모델에서 얻은 요약은 다음과 같습니다.

y <- cbind(data$Count, data$Sample-data$Count)
model <- glm(y ~ Temperature+Sex+Temperature*Sex data=predator, family=quasibinomial) 
> summary(model)

# Call:
# glm(formula = y ~ Temperature + Sex + Temperature * Sex, family=quasibinomial, data=data)

# Deviance Residuals: 
#     Min       1Q   Median       3Q      Max  
# -3.7926  -1.4308  -0.3098   0.9438   3.6831  

# Coefficients:
#                                        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
# (Intercept)                             -1.6094     0.2672  -6.024 3.86e-08 ***
# Temperature8                             0.3438     0.3594   0.957   0.3414    
# Temperature11                           -1.0296     0.4803  -2.144   0.0348 *  
# Temperature15                           -1.2669     0.5174  -2.449   0.0163 *  
# SexMale                                    0.3822     0.3577   1.069   0.2882    
# Temperature8:SexMale                    -0.2152     0.4884  -0.441   0.6606    
# Temperature11:SexMale                    0.4136     0.6093   0.679   0.4990    
# Temperature15:SexMale                    0.4370     0.6503   0.672   0.5033    
# ---
# Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

# (Dispersion parameter for quasibinomial family taken to be 2.97372)    
#     Null deviance: 384.54  on 95  degrees of freedom
# Residual deviance: 289.45  on 88  degrees of freedom
# AIC: NA   
# Number of Fisher Scoring iterations: 5

Anne, 나는 그러한 다중 비교를 일반적으로 수행하는 방법을 간단히 설명 할 것이다. 특정 상황에서 이것이 작동하지 않는 이유는 모르겠습니다. 죄송 해요.

그러나 일반적으로 multcomp패키지와 함수로 할 수 있습니다 glht. 예를 들면 다음과 같습니다.

mydata      <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
mydata$rank <- factor(mydata$rank)
my.mod      <- glm(admit~gre+gpa*rank, data=mydata, family=quasibinomial)

summary(my.mod)
# 
# Coefficients:
#              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
# (Intercept) -4.985768   2.498395  -1.996   0.0467 *
# gre          0.002287   0.001110   2.060   0.0400 *
# gpa          1.089088   0.731319   1.489   0.1372  
# rank2        0.503294   2.982966   0.169   0.8661  
# rank3        0.450796   3.266665   0.138   0.8903  
# rank4       -1.508472   4.202000  -0.359   0.7198  
# gpa:rank2   -0.342951   0.864575  -0.397   0.6918  
# gpa:rank3   -0.515245   0.935922  -0.551   0.5823  
# gpa:rank4   -0.009246   1.220757  -0.008   0.9940  
# ---
# Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

rankTukey의 HSD 사용 간의 쌍별 비교를 계산하려면 다음과 같이하십시오.

library(multcomp)
summary(glht(my.mod, mcp(rank="Tukey")))
# 
#    Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
# 
# Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts
# 
# Fit: glm(formula = admit ~ gre + gpa * rank, family = quasibinomial, data = mydata)   
# 
# Linear Hypotheses:
#            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
# 2 - 1 == 0   0.5033     2.9830   0.169    0.998
# 3 - 1 == 0   0.4508     3.2667   0.138    0.999
# 4 - 1 == 0  -1.5085     4.2020  -0.359    0.984
# 3 - 2 == 0  -0.0525     2.6880  -0.020    1.000
# 4 - 2 == 0  -2.0118     3.7540  -0.536    0.949
# 4 - 3 == 0  -1.9593     3.9972  -0.490    0.960
# (Adjusted p values reported -- single-step method)
# 
# Warning message:
# In mcp2matrix(model, linfct = linfct) :
#   covariate interactions found -- default contrast might be inappropriate

$p$

참고 : 주석에서 @gung이 언급했듯이 가능하면 온도를 범주 변수가 아닌 연속으로 포함해야합니다. 교호 작용에 대해 : 교호 작용 항이 모형 적합을 유의하게 개선하는지 여부를 확인하기 위해 우도 비율 검정을 수행 할 수 있습니다. 귀하의 경우 코드는 다음과 같습니다.

# Original model
model <- glm(y ~ Temperature+Sex+Temperature*Sex, data=predator, family=quasibinomial) 

# Model without an interaction
model2 <- glm(y ~ Temperature+Sex data=predator, family=quasibinomial) 

# Likelihood ratio test
anova(model, model2, test="LRT")

이 테스트가 중요하지 않으면 모델에서 상호 작용을 제거 할 수 있습니다. 아마도 효과 glht가 있을까요?