GLMM双连续变量交互作用可视化

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已于 2022-04-15 22:51:38 修改 · 1.3k 阅读

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于 2022-04-15 22:41:18 首次发布

本文探讨了在广义线性混合模型（GLMM）中如何对双连续变量的交互作用进行可视化。作者提到传统方法并不适用于其数据，因此采用`alleffect`根据自然梯度划分水平，并借助`ggplot`进行绘图展示。同时，文章还提到了如何自定义不同水平的名称，为读者提供了参考。

GLMM双连续变量交互作用可视化@TOC

在使用广义线性混合模型时有双连续变量的交互作用想要将其可视化的一般思路都是先将其划分为不同的levels，这个博主有主要讲到三种划分levels的方法，但在我的数据中并不适用(https://www.jianshu.com/p/e7cef2656cbf)，我使用了alleffect根据自然梯度进行划分levels，并使用ggplot将其可视化。如果需要修改不同level的名字，例如 poor, middle, high，上述网站也给了修改方法供参考。

library(ggplot2)                
library(car) 
library(effects)
bird=read.csv("D:\\data\\bird.csv",header = TRUE

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1、采样在GM和JD站位，两个站位各设置3个采固定采样点，每个固定采样点各随机采集3个样方，采样时间（2024年夏、2024年秋、2024年冬、2025年春、2025年夏）采集日本鳗草和底栖动物，以及测量水温、盐度和pH。测量日本鳗草9个形态变量（包括：SD为植株密度、AGB‌为地上生物量、BGB为地下生物量、SH为株高、LSL为叶鞘长、ALL为叶长、ALW为叶宽、LS单株叶片数、LAS为单株叶面积）。计算3个随机样方的平均值，作为该固定采样点的值，日本鳗草群落、环境条件（水温、盐度和pH）和底栖动物群落（密度数据）各具有30个样本。 2、数据处理采用R语言ggplot2包的geom_density()函数，基于‌核密度估计（KDE），对日本鳗草的形态特征（如株高、叶长等）及海草床特征（如植株密度、生物量等）的连续变量进行概率密度分布的平滑估计，并实现其可视化展示。采用Pinkas的相对重要性指数(index of relative importance, IRI)划分底栖动物群落中各种类的生态优势度。本文软体动物群落的多样性指数，Margalef丰富度指数D、Shannon-Wiener多样性指数H′、Pielou均匀度指数J′。丰富度指数D、多样性指数H′、均匀度指数J′，分别使用广义线性混合模型(GLMM)分析，站位和采样时间作为随机变量。再采用“glmm.hp”R包，进行层次分割分析。R代码怎样写

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<think>好的，用户现在需要帮助编写R代码来处理他们的数据，并且使用广义线性混合模型（GLMM）进行分析。他们之前已经询问过GLMM的基本概念，现在具体到实际应用了。首先，我需要仔细理解他们的数据结构和分析需求。用户的数据采集部分提到在两个站位（GM和JD），每个站位有3个固定采样点，每个采样点随机采集3个样方。采样时间覆盖了五个季节，从2024年夏到2025年夏。测量的变量包括日本鳗草的9个形态变量、环境条件（水温、盐度、pH）以及底栖动物群落的密度数据。每个固定采样点的值是三个随机样方的平均值，因此总共有30个样本。接下来是数据处理部分，他们使用ggplot2的geom_density()进行核密度估计的可视化。然后，底栖动物群落的生态优势度使用Pinkas的IRI指数，多样性指数包括Margalef的D、Shannon-Wiener的H'和Pielou的J'。这些指数需要用GLMM分析，站位和采样时间作为随机变量，之后用glmm.hp包进行层次分割分析。现在需要解决的问题是如何编写R代码实现这些分析步骤。首先，数据应该被正确导入和整理。然后进行可视化部分，使用ggplot2绘制密度图。接着计算多样性指数，可能需要使用vegan包。然后构建GLMM模型，这里需要用到lme4包的glmer函数，但用户提到使用站位和采样时间作为随机变量，这里可能需要确认如何指定随机效应。例如，如果站位和采样时间都是随机因素，可能要考虑交叉还是嵌套结构。不过根据描述，可能每个站位在不同时间被重复测量，所以站位和采样时间可能是交叉的随机效应。但需要根据实验设计具体确认，不过用户可能希望将两者都作为随机截距。然后使用glmm.hp包进行层次分割分析，这个包可能用于计算方差分解或变量重要性，需要查看该包的文档。但假设用户已经安装了该包，并知道如何应用。可能的步骤： 1. 数据导入和预处理：确保数据格式正确，每个样本对应一行，变量为列，包括站位、采样时间、固定采样点、形态变量、环境变量和底栖动物数据。 2. 核密度估计图：使用ggplot2的geom_density()对每个形态变量和特征进行绘图，可能需要分面或颜色区分不同站位或时间。 3. 计算底栖动物的IRI指数：需要根据每个物种的数量、出现频率和生物量来计算，但用户只提到密度数据，可能需要确认是否有生物量数据。如果只有密度，可能需要调整IRI的计算方式。 4. 多样性指数计算：使用vegan包的diversity函数计算H'，然后计算D和J'。需要根据公式手动计算，或者使用已有的函数。 5. GLMM模型构建：对每个多样性指数（D、H'、J'）建立模型，可能考虑固定效应是什么？用户没有提到固定效应，只提到站位和采样时间作为随机变量。这可能意味着模型只有截距，随机效应是站位和采样时间。例如，模型可能是：glmer(D ~ 1 + (1 | Station) + (1 | Season), data = data, family = gaussian)。但需要确认分布是否合适，可能多样性指数是连续的，适合高斯分布，或者可能需要其他分布。 6. 使用glmm.hp包进行层次分割：需要安装该包，并按照其文档进行方差分解，可能使用hp函数来分析每个随机效应对模型方差的贡献。需要注意的问题： - 数据结构的正确性，确保每个采样点的平均值已经计算，数据格式正确。 - GLMM模型的随机效应结构是否正确，是否需要考虑交互作用或嵌套结构。 - 多样性指数的分布假设，可能需要检查模型残差是否符合假设，是否需要变换数据或使用不同的分布族。 - glmm.hp包的使用方法，可能需要参考具体文档，例如如何指定模型和进行层次分割。可能用户需要具体的代码示例，所以需要分步骤写出代码，并解释关键部分。例如，数据导入、预处理、可视化、IRI计算、多样性指数计算、GLMM建模、层次分割分析。同时，需要注意可能的错误点，如包未安装、数据格式错误、模型不收敛等，应在注释中提醒用户。</think>以下是针对你描述的实验设计和分析需求的R代码分步实现及解释： --- ### **1. 数据准备与预处理** 假设数据已整理为`data.csv`，包含以下列： `Station`（站位GM/JD）, `Season`（季节）, `SamplePoint`（固定采样点1-3）, `SD`, `AGB`, ..., `pH`, `AnimalDensity`（底栖动物密度）等。 ```r # 加载包 library(tidyverse) library(lme4) library(glmm.hp) library(vegan) # 导入数据 data <- read.csv("data.csv") # 计算每个固定采样点的3个样方均值（假设每个采样点已有3行数据） data_avg <- data %>% group_by(Station, Season, SamplePoint) %>% summarise(across(c(SD, AGB, BGB, SH, LSL, ALL, ALW, LS, LAS, Temperature, Salinity, pH, AnimalDensity), mean)) ``` --- ### **2. 核密度估计可视化（以株高SH为例）** ```r # 日本鳗草形态特征密度图 ggplot(data_avg, aes(x = SH)) + geom_density(fill = "skyblue", alpha = 0.5) + labs(title = "株高(SH)概率密度分布", x = "株高", y = "密度") + theme_minimal() # 海草床特征（如植株密度SD）密度图 ggplot(data_avg, aes(x = SD)) + geom_density(fill = "lightgreen", alpha = 0.5) + labs(title = "植株密度(SD)概率密度分布", x = "密度", y = "频率") + theme_minimal() ``` --- ### **3. 底栖动物群落优势度（IRI）计算** 假设`data_animals.csv`包含每个样方的物种密度数据（物种名为列，样方为行）： ```r animal_data <- read.csv("data_animals.csv") # 计算IRI（以物种A为例，需遍历所有物种） IRI_A <- with(animal_data, { N <- sum(A) / sum(rowSums(animal_data)) # 数量比例 F <- sum(A > 0) / nrow(animal_data) # 出现频率 IRI <- (N + F) * 100 # 假设无生物量数据，仅用密度 IRI }) ``` --- ### **4. 多样性指数计算** ```r # 计算Margalef丰富度指数D、Shannon-Wiener H'、Pielou J' div_indices <- function(x) { S <- sum(x > 0) # 物种数 N <- sum(x) # 总个体数 D <- (S - 1) / log(N) # Margalef指数 H <- diversity(x, "shannon") # Shannon-Wiener J <- H / log(S) # Pielou均匀度 return(c(D = D, H = H, J = J)) } # 应用到底栖动物数据（假设每行代表一个样本） diversity_results <- t(apply(animal_data, 1, div_indices)) data_avg <- cbind(data_avg, diversity_results) ``` --- ### **5. GLMM建模（以Margalef指数D为例）** ```r # 拟合GLMM模型（高斯分布） model_D <- glmer(D ~ 1 + (1 | Station) + (1 | Season), data = data_avg, family = gaussian) # 查看结果 summary(model_D) # 对H′和J′重复同样步骤 model_H <- glmer(H ~ 1 + (1 | Station) + (1 | Season), data = data_avg, family = gaussian) model_J <- glmer(J ~ 1 + (1 | Station) + (1 | Season), data = data_avg, family = gaussian) ``` --- ### **6. 层次分割分析（glmm.hp包）** ```r # 计算各随机效应的方差贡献 hp_result_D <- glmm.hp(model_D, random = list("Station", "Season")) print(hp_result_D) # 对H′和J′重复同样步骤 hp_result_H <- glmm.hp(model_H, random = list("Station", "Season")) hp_result_J <- glmm.hp(model_J, random = list("Station", "Season")) ``` --- ### **关键说明** 1. **数据假设**： - 确保`data_avg`中每个固定采样点已计算3个样方的均值。 - 若多样性指数分布偏离正态性，可尝试变换（如log）或使用其他分布族（如`family = Gamma`）。 2. **GLMM模型调整**： - 若需加入固定效应（如温度、盐度），修改公式为`D ~ Temperature + (1 | Station) + (1 | Season)`。 - 若随机效应存在嵌套结构（如采样时间嵌套于站位），需指定`(1 | Station/Season)`。 3. **代码依赖**： - 提前安装所需包：`install.packages(c("tidyverse", "lme4", "glmm.hp", "vegan"))`。 - 若`glmm.hp`报错，检查模型是否收敛或尝试`remotes::install_github("cdyyoung/glmm.hp")`更新包。如需进一步调整或提供示例数据，可继续沟通！