Связать два фактора (население и сайт) без многократных измерений в лмер?
Я смотрю на размер рыбы (одного и того же вида) в десяти разных местах и разных возрастов. Для каждого человека я знаю размер в возрасте 1,2,3,4 и т. Д. -> У меня есть одно значение для одного человека в определенном возрасте (нет многократных измерений для определенного возраста!). [Из данных, которые я знаю, по крайней мере, одна популяция увеличивается во всех возрастных группах -> это может быть эффект популяции, независимый от других фиксаторов].
> 'data.frame': 688 obs. of 24 variables:
>$ FishID : int 99191 99192 99193 99203 99206 99207 99208 99213 99215 99217 ...
>$ Sex: Factor w/ 3 levels "F","M","U": 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 ...
>$ Elevation: int 829 829 829 829 829 829 829 829 829 829 ...
>$ Mean_Sed: num 14992 14992 14992 14992 14992 ...
>$ Age : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
>$ Length: num 113 111 117 106 111 ...
>$ Location : Factor w/ 10 levels " 1 Tavanasa",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1
>$ Catchment_km2: num 598 598 598 598 598 ...
>$ Slope : num 1.08 1.08 1.08 1.08 1.08 ...
>$ No_Trout: int 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 ...
>$ Qt: Factor w/ 197 Levels "1005109","1011605",..: 122 122 122 122 122 122 122 122 122 122 ...
Для упрощения я сравниваю по возрастным группам.
Конечно, рыбы различаются не только по месту обитания, но и по самостоятельной популяции. Я попробовал этот вложенный подход: Размер ~(1|Site/FishID)+.... но получил ошибку: количество уровней каждого фактора группировки должно быть <количество наблюдений.
Я думаю, ошибка объясняется тем фактом, что у меня нет нескольких показаний размера рыбы для одного индивидуального FishID. Очевидно, что в моем случае этот apporach/ вложенный дизайн (School-Teacher-Scores) не может быть использован.
=> Как мне лучше всего решить эту проблему? Есть ли другой способ сказать Имеру, что рыба в этом месте, вероятно, больше похожа по размеру, потому что принадлежит к одному и тому же населению.
Спасибо заранее