Lsmeans, Poisson karışık model (glmer ile uyum) gibi genelleştirilmiş doğrusal bir model için ne rapor eder?

Tasarlanmış bir deneyden göz izleme verilerini analiz ediyorum. Verilerimin basitleştirilmiş bir sürümü şuna benzer (dput () verilerini buradan alabilirsiniz ),

head(lookDATA)

  participant fixationImage fixationCount
1           9    Automobile            81
2           9          Bird            63
3           9         Chair            82
4           9           Dog            64
5           9          Face            90
6           9         Plant            75

burada katılımcı her konu için benzersiz bir tanımlayıcıdır, fixationImage hangi resim kategorisine sabitlediklerini, fixationCount ise o resim kategorisine kaç kez sabitlediklerini gösterir.

Lme4 paketinden glmer () kullanarak verilere bir poisson modeli sığdırıyorum .

model<-glmer(fixationCount ~ fixationImage + (1|participant), family = poisson, data = lookDATA)

Faktör düzeyleri arasındaki farklılıkları incelemek için lsmeans paketinden lsmeans () kullandım ,

cld(lsmeans(model,"fixationImage"))

aşağıdaki çıktıyı sağlar:

fixationImage   lsmean         SE df asymp.LCL asymp.UCL .group
Chair         3.786022 0.05764923 NA  3.673018  3.899026  1    
Bird          3.866201 0.05750641 NA  3.753476  3.978925   2   
Dog           3.868768 0.05751010 NA  3.756037  3.981500   2   
Body          3.883644 0.06040952 NA  3.765230  4.002059   23  
Plant         3.893327 0.05746744 NA  3.780679  4.005975   23  
Automobile    3.901939 0.05745528 NA  3.789315  4.014563   23  
Face          3.946848 0.05832549 NA  3.832519  4.061178    3 

Lsmeans vinyetini kullanmam (belki sınırlı) anlayışım uyarınca lsmean sütunu, model tarafından öngörülen belirli bir kategoriye ortalama görünüm sayısını temsil etmelidir.

Bununla birlikte, bu değerler rahatsız edici bir şekilde, bu sayılar için basit tanımlayıcı istatistiklerden uzak görünüyor,

summaryBy(fixationCount ~ fixationImage, data = lookDATA)

  fixationImage fixationCount.mean
1    Automobile           55.18750
2          Bird           53.25000
3          Body           57.12821
4         Chair           50.39450
5           Dog           53.82883
6          Face           56.76389
7         Plant           54.71429

belki de lmeans'in burada neyi temsil ettiğini doğru bir şekilde anlamadığımı veya belki de modeli yanlış tanımladığımı öne sürmek.

Herhangi bir yardım büyük mutluluk duyacağız.

Çıktı, her resim için modelinizden gelen tahminleri temsil eder. Zehir ailesi ile, varsayılan link işlevi doğal log'dur - bu nedenle bu değerler log ölçeğindedir. Bunu yaparsanız lsmeans(..., type = "response"), tahminleri orijinal yanıt ölçeğine geri dönüştürür.