Interpretação de resultados - GLM

[Erika]

Boa tarde,

Estou tentando utilizar GLM para comparar valores entre três grupos (três populações) no meu trabalho. Porém, como estou aprendendo tanto o R quanto sobre GLM por conta própria, estou tendo dificuldades em interpretar os resultados das análises.  

Seguem abaixo os meus códigos:

   > rhinella_am=read.table("rhinella_am.csv", fill = TRUE, blank.lines.skip = TRUE, sep=";", header = TRUE)

   > ramintestino.glm=glm(Intestino ~ Localidade, data=rhinella_am, family=poisson)

Realizei então o teste de razão de verossimilhança:

   > anova(ramintestino.glm, test="Chisq")

E obtive:

                       Df    Deviance    Resid. Df      Resid. Dev     P(>|Chi|)    

   NULL                                                42             277.50              

   Localidade   2      36.419                 40             241.09     1.235e-08 ***

Usando o ">summary(ramintestino.glm)", obtive:

   Coefficients:

                           Estimate         Std.              Error z value    Pr(>|z|)    

    (Intercept)       2.773e+00     5.893e-02    47.052             < 2e-16 ***

    LocalidadeB    4.348e-01      7.976e-02    5.451               5.01e-08 ***

    LocalidadeC   -1.520e-16     9.568e-02     0.000              1   

Com base nisso, eu posso afirmar que há diferença entre os grupos, e que Localidade A difere da Localidade B mas não difere da Localidade C?

Obrigada pela atenção.
Abrçs
Erika

[Augusto Ribas]

Bem, vc esta seguindo algum livro? tutorial?

Não da para reproduzir seu exemplo sem vc mostrar os seus dados, tente usar dput(rhinella_am) e mostre um pouco dos seus dados ou simule dados que talvez as resposta sejam mais especificas.

Mas sobre sua pergunta veja se o exemplo abaixo te ajuda:

set.seed(123)

#Vamos simular dados para 3 locais com media local 1=2, local2=5 e local=3=2

local<-rep(c(2,5,2),each=30)

contagem<-rpois(90,local)

local<-as.factor(rep(c(1,2,3),each=30))

#Grafico

plot(contagem~local,frame=F,col="gray")

#veja que esse grafico é exatamente sua afirmação, so troque abc por 123, 1 é diferente de 2, mais especificamente 1 é menor que 2, mas 1 é igual a tres.

#ai fazemos um modelo glm usando distribuição de poisson, interessante para dados de contagem

#modelo

modelo<-glm(contagem~local,family="poisson")

#local1(intercepto) é diferente do local 2 mas não do 3 (mesma média)

summary(modelo)

#sumario igual ao seu, para essa afirmação vc nao precisa usar anova, basta usar sumary no seu modelo

#note que o grafico era igual sua afirmação, e o mesmo acontece na analise.

#Mas as estimativas estão transformandos em logaritimo

coef(modelo)

#numero são pequenininho por causa do log

#se fizer o expoencial, vc recupera o valor médio da contagem

#Média primeiro local

exp(coef(modelo)[1])

#média do segundo local

exp(coef(modelo)[1]+coef(modelo)[2])

#média do terceiro local

exp(coef(modelo)[1]+coef(modelo)[3])

#não esqueca de olhar os residuos com plot(modelo) para ver se não tem problemas

#mas veja que o summary é igual o seu, então se é isso que ta acontecendo sua afirmação ta correta.

#mas não deixe de verificar com alguém perto de vc para garantir :)

Espero ter ajudado, abraços

Augusto Ribas

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Grato
Augusto C. A. Ribas

 

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[Erika Marques]

Oi Augusto,

 

Vou ler com calma e rodar as linhas de comando que você propôs para me entender aqui.

Obrigada!

Abçs
Erika

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Erika Marques de Santana
Bióloga
CV Lattes: http://lattes.cnpq.br/4873694782558406

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Mestranda em Ecologia
Laboratório de Ecologia, Evolução e Conservação de Vertebrados (LABVERT)

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Instituto de Biociências - Departamento de Ecologia

Universidade de São Paulo
Cidade Universitária/SP

[Adriano S. Melo]

Erika,

Além das coisas mais práticas que o Augusto esclareceu, chamo sua atenção para outra coisa.

Me parece que você tem um fator aleatorio (e não fixo, que é o que estamos mais acostumados a trabalhar). Se for isto mesmo, note que o teste tem uma interpretação distinta. Neste caso, as populações/localidades são apenas casos que foram amostrados no universo de populações/localidades. Poderiam ser outras. Portanto, pode-se até estimar a variabilidade entre populações, mas não faz sentido comparar as populações A, B e C para ver se são diferentes.

O que significa A ser diferente de C? Como poderia generalizar isto? Como pessoas que não trabalham com as populações A, B e C poderiam usar seus resultados?

Abraços,

Adriano