Bonjour,
J'ai un problème concernant les modèles hiérarchiques non linéaires.
Ma variable d'intérêt est l'infection ou non par une maladie. J'ai deux niveaux: le premier étant l'individu et le deuxième le cluster.
Je souhaite donc tester la variabilité entre les différents clusters.
Pour cela, j'utilise R avec la fonction glmer du package lme4
m=glmer(Infect~1+lait+mix+NbEx p+deg+clos2+clos3+clos4+neig2+ age2+age3+age4+ nb_abat+(1|Cluster), family=binomial, data=tab)
1) le premier problème vient du fait que quand j'ai fais mon échantillonnage pour les témoins j'ai apparié sur une variable et sur le cluster. Comment puis-je le prendre en compte dans mon modèle. Ma première solution était de forcer cette variable dans le modèle. Mais l'idée d'une régression logistique conditonnelle mixte m'a aussi été soufflée, et là par contre je bloque.. je n'ai pas trouvé tellement d'informations concernant ce sujet. D'après, ce que j'ai compris il faudrait que je donne un code pour chaque couple cas/témoins, et après je dois introduire cette variable telle quelle?
2) Par ailleurs, je souhaitais voir s'il y a un effet cluster et je pensais que la p-valeur lié à l'intercept suffisait pour conclure. Mais apparament ce n'est pas suffisant, il faudrait que j'utilise la fonction les simulation de Monte Carlo avec la focntion MCMCglmm?
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