Une petite question suite à une mécompréhension des résultats du packages MASS :
Si je lance le code suivant :
Code : Tout sélectionner
nlmmass = glmmPQL(oral_genital_contact ~ time + groupe, random = ~1| individu, data = dfdata, family= "poisson") J'obtiens le résultat suivant :
Code : Tout sélectionner
summary(nlmmass)
Linear mixed-effects model fit by maximum likelihood
Data: dfdata
AIC BIC logLik
NA NA NA
Random effects:
Formula: ~1 | individu
(Intercept) Residual
StdDev: 0.2635075 8.544588
Variance function:
Structure: fixed weights
Formula: ~invwt
Fixed effects: oral_genital_contact ~ time + groupe
Value Std.Error DF t-value p-value
(Intercept) 6.307741 0.05659602 7743 111.45202 0.0000
time 0.028386 0.00012236 7743 231.99178 0.0000
groupeSAL vers VPA -0.036988 0.00567758 7743 -6.51470 0.0000
groupeVPA vers SAL -0.079025 0.10445586 29 -0.75654 0.4554
Correlation:
(Intr) time gSALvV
time -0.104
groupeSAL vers VPA -0.033 0.000
groupeVPA vers SAL -0.536 0.000 0.018
Standardized Within-Group Residuals:
Min Q1 Med Q3 Max
-3.09327117 -0.60827939 0.09811999 0.66712749 3.22940027
Number of Observations: 7776
Number of Groups: 31
Cependant mes datas contiennent 3 groupes et non deux :
Code : Tout sélectionner
unique(dfdata$groupe)
[1] "VPA vers SAL" "SAL vers VPA" "SAL vers SAL mixte"
Comment puis je interpréter ces résultats par rapport au manque d'un groupe dans le summary ...
Les NA de l'AIC et autres indicateurs de qualité du modèle sont ils marqueur de soucis ?
J'ai tenté le même modèle avec le paquet LME4 dont je suis plus coutumier mais malheureusement j'ai des erreurs de singularité, ou de non convergence.
Pardon si je suis limite par rapport au règle du forum.