Question

我已经收到了一个庞大的数据集，经过12个小时的工作，我感到无可救药。

数据：

在3个不同的温度下，从约3400只实验室蜗牛获得的外壳测量值。来自3个城市，以及这些城市中的2个栖息地。
因变量=连续；蜗牛壳尺寸，单位为厘米（n =〜3400）
自变量= 城市（基拉戈，迈阿密，杰克逊维尔），栖息地（沼泽或海滩），并饲养温度（26、28或30摄氏度）。
- 随机效应=蜗牛群落（n =〜200）

假设：

海滩上的贝壳比沼泽大
壳体尺寸随着纬度的增加而减小

我需要在ggplot2中做什么：

在x轴上绘制3个温度，在y轴上绘制壳体尺寸
用误差线标出每个组的平均值
用直线连接分组均值
在同一图形上有两行或三行

我需要做的统计学处理：

进行一项测试，为上述2个假设和其他潜在关系赋予p值

我尝试获取的方式和SE：

使用此代码时，我只会得到一个“ +”号：

summarySE <- function(data=NULL, measurevar, groupvars=NULL, na.rm=FALSE, 
conf.interval=.95, .drop=TRUE) {
require(plyr) #New version of length which can handle NA's: if na.rm==T, 
don't count them
length2 <- function (x, na.rm=FALSE) {
if (na.rm) sum(!is.na(x))
else       length(x)
}

# This is does the summary; it's not easy to understand...
datac <- ddply(data, groupvars, .drop=.drop,
           .fun= function(xx, col, na.rm) {
                   c( N    = length2(xx[,col], na.rm=na.rm),
                      mean = mean   (xx[,col], na.rm=na.rm),
                      sd   = sd     (xx[,col], na.rm=na.rm)
                      )
                  },
            measurevar,
            na.rm
     )

我以图形方式尝试的操作

用于连接以构成均值的向量，并尝试使用以下图形进行绘制：

qplot(temp,wl,data=cleant, facets=.~habitat, geom=c("point","smooth"), method="lm")

但是我无法连接这些方法，添加SE或将最合适的线穿过

我尝试过的分析：

我制作了一个混合效果模型：

    model <- lme(shell.size ~habitat * temp *city, random = ~1|colony, data = FL.snails)

然后进行方差分析

    anova(model, type = 'marginal')

但是我不知道这是否能验证我的假设。

如此之多的关系和层次结构使我很头疼。有2个栖息地，3个城市和3个临时工，我不知所措，要测试的所有可能组合。

对以上任何方面的任何帮助将不胜感激。我真的很难受。

这里是缩写dput

    28L, 28L,....., 28L, 26L,...... 26L, 26L, 30L,...... 30L, ..........0.683, 1.283)), .Names = c("colony", "individual", "city", "habitat", "temp", "shell.size"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5471L))

Answer 1

等等，您是否尝试过在模型上运行summary（）？

如果您尝试将系数拉成单个小标题，则扫帚包中的

tidy（）也可能会派上用场。

也许这会对您有所帮助？ https://www.r-bloggers.com/linear-models-anova-glms-and-mixed-effects-models-in-r/

摘要SE，ggplot2和Anova问题

1 个答案: