A partir de données longitudinales collectées dans 3 élevages, je souhaite utiliser des GEE pour tester l'effet de l'exposition à un ou plusieurs co-infectants sur des caractéristiques de l'infection par un pathogène donné (par exemple ici l'excrétion du pathogène).
Voilà ce que j'ai fait pour l'instant avec le package geepack. [Pour chaque individu, la variable EXCR est codé en 0/1, et la variable EXPO est catégorisée en 4 catégories (PCV2, PRRSV, PRRSVandPCV2, none).]
Code : Tout sélectionner
library(geepack)
data$EXPO=relevel(data$EXPO, ref = "none")
dataNaOmit=na.omit(subset(data, select = c(EXPO, EXCR, ELEV)))
gee=geeglm(EXCR ~ EXPO,id=ELEV, data=dataNaOmit, family = binomial(logit), corstr = "exchangeable", std.err="san.se")
summary(gee)
Le summary me donne ça :
Code : Tout sélectionner
Coefficients:
Estimate Std.err Wald Pr(>|W|)
(Intercept) 1.317 0.794 2.75 0.09701 .
EXPOPCV2 -0.578 0.158 13.46 0.00024 ***
EXPOPRRSV -0.548 0.377 2.11 0.14609
EXPOPRRSVandPCV2 -0.214 0.125 2.90 0.08842 .
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Estimated Scale Parameters:
Estimate Std.err
(Intercept) 0.98 0.312
Correlation: Structure = exchangeable Link = identity
Estimated Correlation Parameters:
Estimate Std.err
alpha 0.21 0.102
Number of clusters: 3 Maximum cluster size: 113
Je souhaiterais connaître la significativité de ma variable globale, pas seulement de chaque catégorie.
J'ai essayé le test de Wald avec le code :
Code : Tout sélectionner
anova(gee)
Mais le résultat me semble aberrant :
Code : Tout sélectionner
Df X2 P(>|Chi|)
EXPO 3 2.48e+09 <2e-16 ***
Et ça me donne ce genre de choses pour quasiment tous mes GEE avec les autres variables explicatives ou à expliquer. Qu'en pensez-vous ? Est-ce qu'il y aurait une erreur de code quelque part ? Sinon quelle solution alternative puis-je utiliser pour savoir si ma variable explicative a un effet significatif ou non ? Si je ne me trompe pas, on ne peut pas utiliser de test basé sur la vraisemblance avec des GEE ?
Merci par avance pour votre aide !!
Morgane