Je suis nouveau dans la modélisation mixte et je ne sais pas s'il est approprié d'utiliser un effet aléatoire dans une analyse que je fais. Tout avis sera le bienvenu.
mon étude teste dans quelle mesure un nouvel indice d'abondance de mammifères peut prédire la valeur d'un indice établi mais plus exigeant en main-d'œuvre. J'ai mesuré ces indices dans plusieurs parcelles forestières, avec plusieurs parcelles dans chaque parcelle forestière.
parce que je ne suis pas directement intéressé par l'effet des parcelles forestières, et parce que mes parcelles d'échantillonnage sont imbriquées dans des parcelles forestières, j'ai utilisé des parcelles forestières comme effet aléatoire. Cependant, j'ai quelques questions à ce sujet:
Tout d'abord, je sais que les effets aléatoires vous permettent de généraliser vos résultats à tous les niveaux possibles du facteur aléatoire, pas seulement ceux que vous avez échantillonnés. mais il me semble que pour faire ce genre d'inférence, vos niveaux devraient être échantillonnés au hasard? Mes parcelles de forêt n'ont pas été échantillonnées au hasard, alors puis-je quand même les utiliser comme effet aléatoire?
deuxièmement, j'ai lu que vous pouvez tester s'il est nécessaire d'avoir un effet aléatoire en faisant par exemple un test de rapport de vraisemblance pour comparer les modèles avec et sans l'effet. Je l'ai fait, et cela suggère que le modèle à effet aléatoire n'explique pas les données ainsi qu'un modèle à effets fixes uniquement. mon problème avec cela est que mes parcelles sont toujours imbriquées dans des parcelles forestières, et donc probablement pas indépendantes. Alors, puis-je utiliser cette approche LRT pour justifier l'exclusion de l'effet aléatoire, ou dois-je toujours l'inclure pour tenir compte de l'imbrication? et si je finis par supprimer l'effet aléatoire, existe-t-il un moyen de vérifier que les parcelles dans les parcelles forestières peuvent être considérées comme indépendantes?
Merci de votre aide!
Geai