Lsmeans báo cáo gì cho một mô hình tuyến tính tổng quát, chẳng hạn như mô hình hỗn hợp Poisson (phù hợp với ánh sáng)?

Tôi đang phân tích dữ liệu theo dõi mắt từ một thí nghiệm được thiết kế. Một phiên bản đơn giản hóa của dữ liệu của tôi trông như thế này (Bạn có thể lấy dữ liệu dput () tại đây ),

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

trong đó người tham gia là một định danh duy nhất cho từng đối tượng, fixationImage là danh mục hình ảnh họ đã sửa và fixationCount là số lần họ sửa trong danh mục ảnh đó.

Tôi khớp một mô hình poisson với dữ liệu bằng cách sử dụng glmer () từ gói lme4 .

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

Tôi đã sử dụng lsmeans () từ gói lsmeans để kiểm tra sự khác biệt giữa các cấp độ yếu tố,

cld(lsmeans(model,"fixationImage"))

cung cấp đầu ra sau:

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 

Theo sự hiểu biết (có lẽ hạn chế) của tôi về việc sử dụng họa tiết lsmeans, cột lsmean sẽ biểu thị số lượng trung bình của ngoại hình cho một danh mục nhất định được mô hình dự đoán.

Tuy nhiên, những giá trị này có vẻ khó chịu khác xa với thống kê mô tả đơn giản cho những con số này,

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

gợi ý có lẽ là tôi không hiểu chính xác những gì các lsmeans đại diện ở đây, hoặc có lẽ tôi đã sai chính tả mô hình.

Bất kỳ sự trợ giúp nào cũng sẽ được đánh giá cao.

Đầu ra đại diện cho dự đoán từ mô hình của bạn cho mỗi hình ảnh. Với họ độc, chức năng liên kết mặc định là nhật ký tự nhiên - vì vậy các giá trị đó nằm trên thang đo nhật ký. Nếu bạn làm như vậy lsmeans(..., type = "response"), nó sẽ chuyển đổi dự đoán thành thang đo phản hồi ban đầu.