如何正确解释rma.uni输出？

我正试图使用metafor包中的rma.uni函数来估计渔具对我的丰度数据的影响。按照Sciberas et al.2018（DOI:10.1111/faf.12283）中发布的方法，我认为我正确使用了函数，但是，我不确定如何解释输出。 在函数中，

c

是对数响应比，

var\u c

是相关方差<代码>日志2（t+1）表示以天为单位的时间。 在我的数据中，

gear

是一个具有三个级别的因子：CD、QSD和KSD

由于我一般不熟悉模型，尤其是此类模型，因此我阅读了包括以下内容的在线文档： 因此，我知道输出中只需要显示我的factor

gear

中的两个级别

下面是我运行rma.uni函数时的输出。我的问题是：

• 如果gearCD在模型中被视为“参考”，那么这意味着gearKSD的影响比gearCD的积极性高0.14倍（我不知道如何形容），相反，gearQSD的破坏性高0.12倍
• 我应该如何解释gearKSD和gearQSD的PV值不重要这一事实？这是否意味着它们的截距与gearCD的截距没有显著差异？如果是，gearCD的截距是否与INTERPT的截距相同
• 你知道我如何为我的系数

  齿轮的每一级获得一个截距值吗？我的目标是区分这三个档位的初始影响，因此每个档位有一个interpect是很有趣的

• 类似地，如果我有与log2（t+1）的交互项（例如

  gearKSD:log2（t+1）

  ），那么解释截取的方式将非常简单

很抱歉，我知道有很多问题。。另外，R²为100%而所有其他值均为0（tau、tau²和I²）不是很奇怪吗

非常感谢大家的帮助

rma.uni(c,var_c,mods=~gear+log2(t+1),data=data_AB,method="REML")

Mixed-Effects Model (k = 15; tau^2 estimator: REML)

tau^2 (estimated amount of residual heterogeneity):     0 (SE = 0.0097)
tau (square root of estimated tau^2 value):             0
I^2 (residual heterogeneity / unaccounted variability): 0.00%
H^2 (unaccounted variability / sampling variability):   1.00
R^2 (amount of heterogeneity accounted for):            100.00%

Test for Residual Heterogeneity:
QE(df = 11) = 7.5027, p-val = 0.7570

Test of Moderators (coefficients 2:4):
QM(df = 3) = 31.7446, p-val < .0001

Model Results:

             estimate      se     zval    pval    ci.lb    ci.ub 
intrcpt       -1.1145  0.1407  -7.9200  <.0001  -1.3904  -0.8387  *** 
gearKSD        0.1488  0.1025   1.4517  0.1466  -0.0521   0.3497      
gearQSD       -0.1274  0.0916  -1.3919  0.1640  -0.3069   0.0520      
log2(t + 1)    0.1007  0.0195   5.1626  <.0001   0.0625   0.1389  *** 

---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

rma.uni（c，var_c，mods=~gear+log2（t+1），data=data_AB，method=“REML”）
混合效应模型（k=15；tau^2估计量：REML）
tau^2（剩余异质性的估计量）：0（SE=0.0097）
tau（估计tau^2值的平方根）：0
I^2（剩余异质性/未解释的变异性）：0.00%
H^2（未计算的变异性/取样变异性）：1.00
R^2（异质性占比）：100.00%
剩余异质性测试：
QE（df=11）=7.5027，p-val=0.7570
慢化剂试验（系数2:4）：
QM（df=3）=31.7446，p-val<.0001
模型结果：
估计se zval pval ci.lb ci.ub
intrcpt-1.1145 0.1407-7.9200您的问题更有可能在中得到很好的答案，因为它不是实际的编程问题。@MartinGal我不知道交叉验证，谢谢您让我知道！一些类似的问题可能已经存在，我会先检查一下，如果需要的话，把我的问题转移到那里。谢谢您的帮助：）这个问题在这里得到了回答：您的问题更有可能在上得到一个好答案，因为它不是实际的编程问题。@MartinGal我不知道交叉验证，谢谢您让我知道！一些类似的问题可能已经存在，我会先检查一下，如果需要的话，把我的问题转移到那里。感谢您的帮助：）此问题的答案如下：