嵌套随机效应GLMM模型合理性验证咨询

本人是混合模型领域新手，现寻求专业人士验证模型合理性。试验采用随机完全区组设计，设8种处理，每种处理重复4次，在7个试验点（2022年2个、2023年3个、2024年2个）开展，监测不同日期田间植株的蚜虫种群数量（计数数据），旨在比较不同处理的控蚜效果差异。

现有变量 #

Aphids : Count 
Plant : 10 Plant per plot (new at each day of assessment)
Plot : 32 per site 
Block : 4 levels per site
Treatment : 8 levels per site 
Site : 7 levels (field where is located the trial)
Date : the day of the assessment
Year : 3 levels

拟纳入的随机效应 #

• Block：试验设计旨在控制区组内变异
• Site：不同试验点蚜虫数量差异显著
• Year：气候对昆虫种群影响较大

构建的模型 #

modele.abond <- glmmTMB(Aphid ~ Treatment + (1|Year) + (1|Year/Site) + (1|Year/Site/Block) + 
                          (1|Year:Site:Block), 
                        data = DF, 
                        family = nbinom2)

请问该模型是否符合层级结构要求？

模型层级结构分析 #

你的模型不符合层级结构要求，核心问题是存在严重的效应重复与结构冗余：

1. 嵌套符号/的本质就是逐层展开，(1|Year/Site/Block)展开后等价于(1|Year) + (1|Year:Site) + (1|Year:Site:Block)，你额外添加的(1|Year)、(1|Year/Site)完全是重复项，会干扰模型参数估计的稳定性。
2. 最后加入的(1|Year:Site:Block)，和嵌套结构的最底层效应完全重复，属于无效冗余。
3. 另外你还遗漏了两个关键变量的效应：
   • Date：蚜虫种群数量随监测日期波动明显，必须作为固定效应或嵌套随机效应纳入模型
   • Plant：每个小区每次监测的10株植物是重复观测单元，需要通过(1|Year:Site:Block:Plot:Date)这类嵌套随机效应来控制株间变异

修正后的基础嵌套模型可参考：

modele.abond <- glmmTMB(Aphid ~ Treatment + Date + (1|Year/Site/Block/Plot) + (1|Plot:Date), 
                        data = DF, 
                        family = nbinom2)

如果发现不同试验点的日期效应存在差异，还可以进一步加入Treatment:Date交互项，或者(Date|Year/Site)这类随机斜率效应来优化模型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jessica Girona