Bonjour à toutes et tous,
Après avoir regardé de nombreux posts sur les GLM, je n'ai pas réussi à trouver la réponse à mon problème qui suit:
J'ai une variable (total_egg_system) qui peut varier en fonction de deux facteurs "plant" et "bh", tous les deux qualitatifs. Je prends en compte l’interaction possible entre les deux facteurs. Le facteur "plant" a deux niveaux "b" et "m" et le facteur "bh" a trois niveaux "D1", "D5" et "D15". Ma variable suit une loi de poisson, c'est du comptage.
ma formule est donc la suivante: glm1<-glm(formula = total_egg_system ~ plant * bh, family = poisson())
Mon problème, c'est que quand je fais summary(glm1), je n'ai pas les sorties pour tous les niveaux de facteurs (par exmple, aucune trace de "b" ni de "D1") et je ne peux pas dire quel(s) facteurs ont un effet significatif sur ma variable, ce que j'obtiens très simplement avec une ANOVA à 2 facteurs par contre. Bon dans mon exemple, tout est significatif, mais j'aimerais savoir comment m'y prendre dans le cas général. Si la réponse existe déjà sur le forum, je ne l'ai pas trouvée, mais mea culpa pour le doublon !!
> summary(glm1)
Call:
glm(formula = total_egg_system ~ plant * bh, family = poisson())
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-9.7128 -2.7648 -0.4334 1.2412 13.9144
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 1.3218 0.1155 11.447 < 2e-16 ***
plantm 0.6419 0.1487 4.317 1.58e-05 ***
bhD15 3.6313 0.1175 30.907 < 2e-16 ***
bhD5 2.9315 0.1184 24.766 < 2e-16 ***
plantm:bhD15 -0.4974 0.1516 -3.281 0.001034 **
plantm:bhD5 -0.5738 0.1530 -3.750 0.000177 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)
Null deviance: 8184.7 on 107 degrees of freedom
Residual deviance: 2280.4 on 102 degrees of freedom
AIC: 2862.8
Number of Fisher Scoring iterations: 5
Merci beaucoup pour vos indications !
Guillaume