Question

我有一个令人烦恼的问题，因为我的同事在一个旧的独立版本的JMP中完成了所有工作，但我无法在R中做到： - （

我有一个每年每个站点的测量数据集：

SITE Year    N
1    8 1990 7.33
2    8 1991 7.30
3    8 1992 7.00
4    8 1993 7.49
5    8 1994 7.91
6    8 1995 7.76
etc.

该文件可以从https://dl.dropboxusercontent.com/u/14125905/N_test.csv

下载

# Import data
> Nind_SiteValues <- 
>  read.table("N_test.csv",
>  header=TRUE, sep=";", na.strings="NA", dec=".", strip.white=TRUE)

我想知道R中是否有趋势并且每年制作一个N图表。由于网站每年不同，我必须将它们添加为随机因素：

# Use lme with SITE as random factor
> library(nlme)
> N_trend <- lme(N ~ Year, random=~1 | factor(SITE), data=Nind_SiteValues) 
> summary(N_trend)
Linear mixed-effects model fit by REML
 Data: Nind_SiteValues 
   AIC      BIC    logLik
  19163.11 19191.49 -9577.553

Random effects:
 Formula: ~1 | factor(SITE)
        (Intercept)  Residual
StdDev:    1.381553 0.5550342

Fixed effects: N ~ Year 
                 Value Std.Error   DF   t-value p-value
(Intercept) -18.266466 2.5542375 7643 -7.151436       0
Year          0.012033 0.0012736 7643  9.447777       0
 Correlation: 
     (Intr)
Year -1    

Standardized Within-Group Residuals:
         Min           Q1          Med           Q3          Max 
-5.712515639 -0.477779874 -0.005360463  0.430617650 10.276334141 

Number of Observations: 8922
Number of Groups: 1278

所以这给了我一个0.012033的斜率，这与我在JMP中的同事完全相同。到现在为止还挺好。当我试图获得图表的每年值时，我认为我必须使用：

# Calculate values per year for graph
> N_year <- lme(N ~ factor(Year), random=~1 | factor(SITE), data=Nind_SiteValues)
> summary(N_year)
Linear mixed-effects model fit by REML
 Data: Nind_SiteValues 
       AIC      BIC   logLik
  19021.52 19220.13 -9482.76

Random effects:
 Formula: ~1 | factor(SITE)
        (Intercept)  Residual
StdDev:    1.383604 0.5450457

Fixed effects: N ~ factor(Year) 
                     Value  Std.Error   DF  t-value p-value
(Intercept)       5.696596 0.07563604 7619 75.31589  0.0000
factor(Year)1991 -0.084066 0.07765718 7619 -1.08253  0.2791
factor(Year)1992  0.068109 0.07379237 7619  0.92298  0.3560
factor(Year)1993 -0.036885 0.07388291 7619 -0.49924  0.6176
factor(Year)1994 -0.001379 0.07392474 7619 -0.01865  0.9851
factor(Year)1995  0.085483 0.07394456 7619  1.15604  0.2477
factor(Year)1996 -0.158037 0.07356505 7619 -2.14826  0.0317
factor(Year)1997  0.192585 0.07331735 7619  2.62674  0.0086
factor(Year)1998  0.140250 0.07293321 7619  1.92299  0.0545
factor(Year)1999  0.096754 0.07324577 7619  1.32094  0.1866
factor(Year)2000  0.149507 0.07327045 7619  2.04048  0.0413
factor(Year)2001  0.114410 0.07331167 7619  1.56060  0.1187
factor(Year)2002  0.236566 0.07328951 7619  3.22783  0.0013
factor(Year)2003  0.147536 0.07157412 7619  2.06130  0.0393
factor(Year)2004 -0.063435 0.07145848 7619 -0.88772  0.3747
factor(Year)2005  0.167900 0.07142229 7619  2.35080  0.0188
factor(Year)2006  0.315268 0.07141166 7619  4.41480  0.0000
factor(Year)2007  0.332034 0.07155791 7619  4.64008  0.0000
factor(Year)2008  0.098167 0.07165542 7619  1.36999  0.1707
factor(Year)2009  0.161026 0.07168395 7619  2.24633  0.0247
factor(Year)2010  0.199272 0.07155167 7619  2.78501  0.0054
factor(Year)2011  0.428803 0.07149717 7619  5.99748  0.0000
factor(Year)2012  0.356957 0.07157344 7619  4.98728  0.0000
factor(Year)2013  0.263030 0.07153716 7619  3.67682  0.0002
factor(Year)2014  0.163145 0.07184643 7619  2.27074  0.0232
factor(Year)2015  0.220120 0.07214547 7619  3.05105  0.0023

斜率和年份值的图表看起来完全错误（https://dl.dropboxusercontent.com/u/14125905/Graphs.png中的上图）

我的同事的JMP版本的图表看起来像下图（所以我的斜率，他的年份值）。

显然我在R中计算年份值的方式有问题，但我无法弄清楚是什么。同样奇怪的是，坡度完全匹配，而不是价值。任何帮助或指导将不胜感激。

在lme中使用随机因子

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