以下是我对昆虫卵量做的分析。想请教的地方用红色标出

'data.frame':   180 obs. of  8 variables:

$ ci    : int  1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 ...

$ target: Factor w/ 2 levels "A","X": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...

$ origin: Factor w/ 2 levels "C","T": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...

$ size  : Factor w/ 2 levels "B","S": 2 1 1 2 1 2 2 1 1 1 ...

其中，target，origin，size是我实验设置的三个变量，ci是每一头虫子我都观察了四次

$ egg   : int  72 41 58 39 22 26 24 34 32 13 ...

$ hatch : int  33 15 33 31 5 14 22 11 23 5 ...

$ luanli: num  0.0363 0.0597 0.0317 0.0344 0.0392 ...

$ rate  : num  0.458 0.366 0.569 0.795 0.227 ...

后面四个是我的观察值，其中前两个是计数值，后两个是测量值

> md1=lmer(egg~target*origin*size+(1|ci))

> summary(md1)

Linear mixed model fit by REML

正交实验，但是每种处理的重复数不都一样，有的有十几个，有的只有几个，所以是选REML还是ML,还是都不合适，对概念不是很清楚

Formula: egg ~ target * origin * size + (1 | ci)

  AIC  BIC logLik deviance REMLdev

1422 1454 -700.8     1433    1402

Random effects:

Groups   Name        Variance   Std.Dev.  

ci       (Intercept) 1.2402e-07 3.5216e-04

Residual             1.7541e+02 1.3244e+01

Number of obs: 180, groups: ci, 4

Fixed effects:

                      Estimate Std. Error t value

(Intercept)             30.375      3.311   9.174

targetX                -10.375      4.352  -2.384

originT                  4.408      4.312   1.022

sizeS                   -6.322      4.494  -1.407

targetX:originT          5.823      5.771   1.009

targetX:sizeS            6.888      5.983   1.151

originT:sizeS            2.850      5.820   0.490

targetX:originT:sizeS   -4.555      8.012  -0.569

Correlation of Fixed Effects:

            (Intr) targtX orignT sizeS  trgX:T trgX:S orgT:S

targetX     -0.761                                          

originT     -0.768  0.584                                   

sizeS       -0.737  0.561  0.566                           

targtX:rgnT  0.574 -0.754 -0.747 -0.423                     

targetX:szS  0.553 -0.727 -0.425 -0.751  0.548              

originT:szS  0.569 -0.433 -0.741 -0.772  0.553  0.580      

trgtX:rgT:S -0.413  0.543  0.538  0.561 -0.720 -0.747 -0.726

> library(car)

> Anova(md1)

Analysis of Deviance Table (Type II tests)

Response: egg

                     Chisq Df Pr(>Chisq)   

target              5.9767  1     0.0145 *  

origin             15.1890  1  9.727e-05 ***

size                1.4523  1     0.2282   

target:origin       0.7468  1     0.3875   

target:size         1.1936  1     0.2746   

origin:size         0.0125  1     0.9111   

target:origin:size  0.3233  1     0.5697   

---

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

> plot(fitted(md1),resid(md1),xlab="Fitted",ylab="Residuals")

> qqnorm(resid(md1),main="")

如何检验模型？混合效应模型该怎么简化？

还有我对数据转换也不是很清楚，我们一般是卵量的数据会进行对数转换，我想知道一般数据转换在什么情况下才需要进行？

感谢解答