r - 解释 p 值 线性混合模型

Question

我希望你很好。

一点背景知识：在我的任务中，我必须处理 GPS 数据来比较有围栏和无围栏的鹿群。我的问题如下：鹿的家庭范围大小在有围栏和无围栏的种群之间是否有所不同？

为了回答这个问题，我运行线性混合模型如下：

KDEbest1 <- lmer(log(hr_50DOY) ~ Fenced  + Season + 
              Fenced : Season + (1|Area/id) + (1|year),
            data = KDE_DOYly)

其中 Fenced 是具有两个级别（是/否）的因子，而季节是具有 5 个级别（产犊、夏季、车辙、冬季和春季）的因子。

这是我使用 summary() 函数得到的概述。

然后，我制作了一个图表，显示了根据季节的围栏和未围栏人口的家庭范围大小的变化。

但问题来了：我很想在不同季节的地块上方放置星星*，以显示相应季节有围栏和无围栏的人口是否不同。但是我很难截取我的摘要的输出。我只是想确保我的解释是正确的。

因此我的问题是：

-> 因为（例如）FencedYES 和 SeasonRut 之间的相互作用非常显着（三颗星），这是否意味着在车辙期间，围栏鹿的活动范围大小与未围栏鹿的高度显着不同（三颗星）？

-> 由于术语“FencedYES”并不重要，这是否意味着在截距对应的季节（即产犊季节），有围栏和无围栏的鹿在统计上没有差异？

标签： rmixed-models