傳粉者豐度---抽樣兩年，固定效應還是隨機效應？

Question

我正在嘗試用我的論文數據構建幾個 GLMM，但我無法解決這個問題。 我有在六個研究地點（空間復制品）和連續兩年（時間復制品）采樣的植物個體（不同處理 - 與害蟲感染相關 -）的傳粉媒介豐度和坐果數據。 問題是並不是所有的個體（植物）都在這兩年中進行了采樣（因為沒有開花）。 我的問題是：我應該如何使用“年份”作為隨機效應或固定效應？ 我構建了三個候選模型並比較了 AIC：

a) Response variable ~Predictor variables + (1 | year/plant) + (1 | site/plant)

b) Response variable ~Predictor variables + (1 | year) + (1 | site/plant)

c) Response variable ~Predictor variables * year + (1 | site/plant)

選項 a) 具有最低的 AIC 和最高的 R2，但我在一些論文中讀到不正確使用少於五個級別的變量作為隨機效應......所以，有人可以幫助我嗎？

Answer 1

由於year只有兩個不同的值，因此將其表示為隨機效應沒有任何好處，請參閱隨機效應因子的最小推薦組數是多少？ . 這給你留下了選項 c)。

關於使用 aic 在這些模型之間進行選擇，請參閱比較線性混合效應模型中的隨機效應結構。 關於 aic 是否應該與具有不同隨機效應的混合模型一起使用存在疑問。 原因之一是在這種情況下如何計算自由度並不明顯。 我不是這個問題的專家，這里的其他用戶似乎是，希望有人能插話！