Question

我正在通过使用glmmTMB函数拟合两个负二项式混合模型来检验某种固定效果（此处为 effect3 ）：一个具有固定效果，一个具有固定效果。接下来，我执行似然比测试以测试 effect3 的重要性（示例数据）：

eff1 <- c(0.026, 0.003, -0.008, -0.057, -0.022)

eff2 <- c(-0.002, -0.013, 0.036, 0.005, 0.074)

eff3 <- c(0.027, 0.021, -0.015, 0.008, 0)

counts <- c(18317, 19899, 11048, 23920, 20656)

data.eff <- data.frame(effect1 = eff1, effect2 = eff2, effect3 = eff3, Val = counts)

modeling <- function(m.data, vars){
  # This is how the model should look like
  f <- reformulate(termlabels = vars, response = outcome)
  model <- glmmTMB(formula = f, data = m.data, family = nbinom2())
}

outcome <- "Val"
variables <- colnames(data.eff[,-which(colnames(data.eff) == "Val")])
variableswo <- colnames(data.eff[,-which(colnames(data.eff) == "Val")])[-3]

model1 <- modeling(m.data = data.eff, vars = variables)
model2 <- modeling(m.data = data.eff, vars = variableswo)

res <- lrtest(model1, model2)

可悲的是，我找不到评估效果大小的方法。或者说，许多潜在方法似乎都不起作用。失败的想法之一是计算科恩的f平方：

r22 <- r2(model1)
r21 <- r2(model2)
f2 <- (r22-r21)/(1-r22)

但是，使用上述代码时，r2(model)总是产生NA值。我认为该错误存在于函数中，因为函数中的命令在一次运行时有效，但是调用参数似乎会使它崩溃。也许与环境有关？

因此，我的问题是：

我可以对固定效果模型使用glmmTMB()以便没有随机效果的模型吗？
如何计算这样的效果大小？科恩的f2是正确的选择吗？
鉴于上述代码，如何在R中实现呢？如何修复该功能？

谢谢！

如何在负二项式混合效应模型中计算固定效应的效应大小？

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