Question

我进行了一项研究，以评估化学处理对昆虫行为的影响。这项研究是在两个不同的年份进行的，研究的设计略有不同：

第一年，我在5个时间间隔（=日期）中采样了昆虫对化学处理的响应。
第2年，我在4个时间间隔内采样了昆虫对化学处理的响应，但在每个时间间隔内将实验重复了4次（=复制）。

我已经使用负二项式族（我的数据集的最佳分布）建立了一系列广义线性模型，以分析昆虫是否被不同的化学处理所吸引。我之所以使用这些模型，是因为它们使我能够将日期和复制作为固定或随机效应纳入模型的一部分，并且比通常用于分析像我的数据的弗里德曼检验更容易检测到效应。

对于第一年的数据，我使用广义线性模型通过以下公式分析我的数据：

modelYear1 = glm.nb(insect.of.interest ~ treatment + date, data = data)

然后我使用Anova分析模型中的固定效果是否显着并收到以下输出：

Anova(modelYear1, type = 3)

Analysis of Deviance Table (Type III tests)

Response: insect.of.interest
          LR Chisq Df Pr(>Chisq)   
treatment   9.0489  5   0.107131   
date       17.5317  4   0.001523 **
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

此输出与我分析2年级数据时返回的结果不同。对于第二年的数据，我使用的是广义线性混合模型，以便可以根据以下模型（这是我的数据集的最佳模型）将复制作为随机效应纳入其中：

modelYear2 = glmer.nb(insect.of.interest ~ treatment + date + (1 | replicate), data = data)

使用方差分析来分析模型中的固定效果是否显着，得出的输出会有所不同：

Anova(modelYear2, type = 3)

Analysis of Deviance Table (Type III Wald chisquare tests)

Response: insect.of.interest
              Chisq Df Pr(>Chisq)    
(Intercept)  2.2228  1     0.1360    
treatment    6.5543  4     0.1614    
date        67.9646  3  1.164e-14 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

我的主要问题是...拦截器去了哪里？为什么Anova会报告我的glmer.nb模型而不是我的glm.nb模型的拦截？对于我的工作，我想报告我所有模型的固定效果，而不管它们是否被发现具有显着效果。具有重要参数的模型随后将通过summary（）函数报告其估计值。摘要函数报告截距的估计值，但是我必须能够在报告摘要输出之前显示这些输出。

对于解决该问题的任何建议，我将不胜感激。当我使用Anova来查看glms与glmms的固定效果时，发生了根本的不同吗？

拦截在哪里？使用Anova评估由glmer.nb和glm.nb构建的模型之间的区别

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