У меня есть два небольших набора данных:
infected.data.r.p <- structure(list(MLH = c(0.520408163265306, 0.436170212765957,
0.344086021505376, 0.423076923076923, 0.406976744186047), ColGrowthCL_6 = c(5.923728814,
0.283950617, 0.377358491, 1.728070175, 0.2)), .Names = c("MLH",
"ColGrowthCL_6"), row.names = c("12", "22", "28", "30", "34"), class = "data.frame")
а также
uninfected.sampling <- structure(list(MLH = c(0.524271844660194, 0.457446808510638,
0.354838709677419, 0.398058252427184, 0.436893203883495), ColGrowthCL_6 = c(4.401639344,
4.827586207, 6.387096774, 6.320754717, 4.225490196)), .Names = c("MLH",
"ColGrowthCL_6"), row.names = c("218", "18", "21", "212", "99"
), class = "data.frame")
Когда я пытаюсь сравнить эти две модели, используя синтаксис anova() в R (см. ниже), мне не удается получить p-значение. Я не уверен, что причиной проблемы является природа двух наборов данных (хотя мне также любопытно, что именно отличается между структурой двух наборов данных), но я полагаю, что проблема вполне может быть в этом. . Благодарю вас!
Синтаксис сравнения моделей:
infected.model<-glm(formula=as.formula(ColGrowthCL_6~MLH), family=poisson, infected.data.r.p)
uninfected.model<-glm(formula=as.formula(ColGrowthCL_6~MLH), family=poisson, uninfected.sampling)
compare<-anova(infected.model,uninfected.model,test="Chisq")
print(compare)
summary(compare)
