解释 p 值线性混合模型

Question

希望你一切都好。

一点背景信息：对于我的作业，我必须处理 GPS 数据以比较围栏和未围栏的鹿种群。我的问题如下：有围栏和没有围栏的鹿群的栖息地大小是否不同？

为了回答这个问题，我运行了如下线性混合模型：

KDEbest1 <- lmer(log(hr_50DOY) ~ Fenced  + Season + 
              Fenced : Season + (1|Area/id) + (1|year),
            data = KDE_DOYly)

其中 Fenced 是一个具有两个级别（是/否）的因子，季节一个因子具有 5 个级别（产犊、夏季、车辙、冬季和春季）。

这是我使用 summary() 函数得到的概述。

然后，我制作了一个图表，显示了根据季节，有围栏和没有围栏的人群的家庭范围大小的变化。

但问题来了：我希望在不同季节的图上方放置星号 * 以显示相应季节的围栏和未围栏人口是否不同。但是我很难拦截我的摘要的输出。我只是想确保我的解释是正确的。

因此我的问题是：

-> 因为（例如）FencedYES 和 SeasonRut 之间的相互作用非常显着（三颗星），这是否意味着在车辙期间，围栏鹿的栖息地大小与其他鹿的栖息地大小有很大差异（三颗星）没有围栏的鹿？

-> 由于术语“FencedYES”不显着，这是否意味着围栏和未围栏的鹿在与截距对应的季节（即产犊季节）没有统计差异？