在 R 中报告和解释具有随机效应的二项式模型的输出

如何解决在 R 中报告和解释具有随机效应的二项式模型的输出

我正在 glmer() 中运行一个模型来合并随机效应和二项式结果，并使用 {car} 包中的 Anova() 输出结果。

型号：

glmer(nest.fail.bi ~ week.season + (1|Host.species),data = data,family = binomial(logit))

总结：

     AIC      BIC   logLik deviance df.resid 
   435.6    447.1   -214.8    429.6      339 

Scaled residuals: 
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-0.7851 -0.7104 -0.6591  1.3391  1.7193 

Random effects:
 Groups       Name        Variance Std.Dev.
 Host.species (Intercept) 0        0       
Number of obs: 342,groups:  Host.species,14

Fixed effects:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)  
(Intercept) -1.88379    0.94216  -1.999   0.0456 *
week.season  0.05000    0.04049   1.235   0.2169  

方差分析输出：

Analysis of Deviance Table (Type III Wald chisquare tests)

Response: nest.fail.bi
             Chisq Df Pr(>Chisq)  
(Intercept) 3.9977  1    0.04556 *
week.season 1.5247  1    0.21691 

我的问题是报告此问题的适当方式是什么？方差分析输出卡方值 (1.5247)，但报告 F 统计量是否更合适？如果是这样，我如何从这个模型中找到 NDF 和 DDF？我一直无法这样做。