Ergebnisdarstellung GLM

[IWouldLike2Know]

Hallo zusammen,

folgende Daten habe ich zum Analysieren:
6 Klone, die meine Gruppen darstellen. Diese wurden jeweils mit zwei verschiedenen ratios (0 und 2) getestet, das Ergebnis ist die response in Form von Überlebenden.
Nun habe ich zwei Probleme mit den Ergebnissen meines GLM.
Ich habe meine Daten durch ein GLM analysiert, da die Bedingungen für eine ANOVA nicht gegeben sind. Nun gefällt mir aber die Darstellung der Ergebnisse/die Durchführung nicht wirklich, da es mir alle x-Werte mit dem ersten x-Wert vergleicht, anstatt alle miteinander. Im Code erkennbar dadurch, dass mein "cloneC2" der erste x-Wert ist, der dann mit allen anderen verglichen wird, anstatt alle untereinander. Ebenso bei "ratio0", was mit ratio2 verglichen wird, obwohl es auch mit allen verglichen werden soll.

Code: Alles auswählen

Call:
glm(formula = alive ~ clone * ratio, family = quasipoisson(), 
    data = day4_IV)
Deviance Residuals: 
    Min       1Q   Median       3Q      Max  
-2.3902  -0.4430   0.1953   0.5751   1.6305  

Coefficients:
               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)     2.48491    0.14374  17.288  < 2e-16 ***
cloneC3        -1.16315    0.29457  -3.949  0.00035 ***
cloneC4         0.02062    0.20224   0.102  0.91936    
cloneC7         0.06062    0.20026   0.303  0.76384    
cloneS1        -0.47000    0.23177  -2.028  0.05002 .  
cloneS6         0.13613    0.19670   0.692  0.49333    
ratio2         -0.47000    0.23177  -2.028  0.05002 .  
cloneC3:ratio2  0.85300    0.40608   2.101  0.04275 *  
cloneC4:ratio2 -0.28632    0.34216  -0.837  0.40822    
cloneC7:ratio2 -0.12962    0.32951  -0.393  0.69637    
cloneS1:ratio2  0.40101    0.34956   1.147  0.25887    
cloneS6:ratio2  0.17624    0.30973   0.569  0.57288    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 0.9916985)
    Null deviance: 95.613  on 47  degrees of freedom
Residual deviance: 39.875  on 36  degrees of freedom
AIC: NA
Number of Fisher Scoring iterations: 4

Gibt es eine Möglichkeit, dass die einzelnen Klone und Ratios untereinander verglichen werden können? Es würde die Genauigkeit einfach erhöhen.

Meine zweite Frage bezieht sich dann auf eine ANOVA, die ich mit dem GLM danach mache.

Code: Alles auswählen

> anova(poissonmodell_IV, test="F")
Analysis of Deviance Table
Model: quasipoisson, link: log
Response: alive
Terms added sequentially (first to last)
            Df Deviance Resid. Df Resid. Dev       F    Pr(>F)    
NULL                           47     95.613                      
clone        5   31.697        42     63.915  6.3926 0.0002410 ***
ratio        1   13.828        41     50.087 13.9442 0.0006497 ***
clone:ratio  5   10.212        36     39.875  2.0595 0.0934397 .  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Gibt es hier eine Möglichkeit, wie ich mir die einzelnen Klone und ratios anzeigen lassen kann? Es fasst sie mir hier nur als "clone" und "ratio" zusammen, es würden mich aber auch die Einzelnen interessieren.

Ich bin für jede Hilfe sehr dankbar!

[Raki]

Hi,

ich bin jetzt nicht so der Superexperte, aber wie genau stellst du dir denn den Vergleich der einzelnen Gruppen in deiner ersten Frage vor? Der Wert bei Intercept gibt dir ja den Wert für deine Referenzgruppe C2 bei ratio 0 . Die Werte für die anderen Gruppen sind in Relation zu dieser Gruppe 2 durch die Gruppenkoeffizienten zu errechnen. Das gleiche gilt bei einem Wechsel der ratio. Möchtest du gerne eine Tabelle oder nur eine stumpfe Übersicht der Werte an sich? Meine Lösung wäre, einen kleinen Datensatz zu erstellen in dem jeder Klon unter beiden Ratios einmal vorkommt und dann mit predict(Modell, Datensatz) die jeweiligen responses zu erhalten. Alternativ:

Code: Alles auswählen

tabelle <- with(dataframe, tapply(ueberlebende, list(ratio, clone), mean))
tabelle

Der Code ist geklaut aus diesem Video (ca Minute 8).