Come posso impostare un modello misto per i dati di proporzione con una distribuzione degli errori appropriata?Ciao a tutti,
Apprezzerei molto i consigli sull'analisi di una serie di dati sulle proporzioni, in cui vorrei includere sia fattori casuali che fissi.
I dati provengono da un esperimento con moscerini della frutta. Ciascuno dei 3 trattamenti "sociali" è stato applicato a 3 popolazioni indipendenti di mosche, così che ci sono 9 popolazioni totali. Un trattamento dietetico alto o basso è stato quindi applicato alle mosche individuali all'interno di ciascuna delle 9 popolazioni. Ciascuna di queste mosche è stata collocata in una fiala separata e competeva con la progenie dei fratelli. La prole nata da questi maschi sperimentali aveva gli occhi rossi, mentre la prole non da loro generata aveva gli occhi bianchi, con il numero totale di prole dagli occhi rossi e bianchi che variava tra le fiale.
Voglio sapere se la proporzione di prole nata da queste mosche differiva a seconda del trattamento sociale, della dieta o dell'interazione tra loro. Ho creato un modello con i fattori fissi della dieta (con due livelli), il trattamento sociale (tre livelli) e la dieta attraverso l'interazione terapeutica. Il modello ha anche l'effetto casuale della popolazione annidata all'interno del trattamento sociale. Ho come variabile di risposta la proporzione di prole con gli occhi rossi all'interno di una fiala, ponderata per il numero totale di prole all'interno della fiala.
Nella gestione del modello, i residui non erano normalmente distribuiti. Ho applicato una trasformazione della radice di un arco-quadrato, che ha aiutato, ma i residui non sono stati distribuiti normalmente. Un'opzione consiste nell'applicare la trasformazione logit, che rende normalmente distribuiti i residui.
Tuttavia, mi chiedo se un approccio migliore sarebbe utilizzare un modello lineare generalizzato con una distribuzione degli errori specificata che corrisponda ai dati. Immagino che potrebbe essere una funzione di collegamento logit. Apprezzerei molto i consigli su questo; Soprattutto se sarebbe meglio che usare una trasformazione logit in un modello lineare, come selezionare una distribuzione degli errori per un GLM e come impostare il modello con JMP.
Grazie molto!
jen
Ri: Come faccio a impostare un modello misto per i dati di proporzione con una distribuzione degli errori appropriata?Sì, JMP non può adattarsi a un modello per una risposta binomiale con un effetto casuale.
Ri: Come faccio a impostare un modello misto per i dati di proporzione con una distribuzione degli errori appropriata?Grazie per questo. Ho pensato alla popolazione come a un effetto casuale perché non mi interessavano le stime su ciascuna delle popolazioni, e se avessi condotto di nuovo l'esperimento avrei creato nuove popolazioni di mosche. Consiglieresti diversamente?
Inoltre, sembra che abbia frainteso il tuo suggerimento su come impostare il modello. Ho impostato una colonna per i valori rosso e bianco e un'altra colonna con i conteggi, in modo tale che ogni maschio abbia due file, una con i conteggi rossi e l'altra con i conteggi bianchi. Con questa configurazione ho bisogno di collegare le due file associate a ciascun maschio e quindi incluso nel modello. C'è un modo diverso di configurarlo senza includere i singoli?
Più in generale, è il caso che un fattore casuale non funzioni con questo tipo di modello?
Ri: Come faccio a impostare un modello misto per i dati di proporzione con una distribuzione degli errori appropriata?Non vedo effetti casuali nel tuo studio. Il sesso è un effetto fisso. La popolazione è un effetto fisso. I singoli soggetti sono i residui e non è necessario che vengano inseriti esplicitamente come effetti casuali.
Ri: Come faccio a impostare un modello misto per i dati di proporzione con una distribuzione degli errori appropriata?Grazie mille per questo suggerimento.
Ho impostato questo, in modo che ci siano due file per singolo maschio, per il numero di prole dagli occhi rossi e bianchi.
Nel tentativo di eseguire il modello, mi imbatto nella difficoltà che il GLM non consentirà un effetto casuale.
Ho i due effetti casuali del singolo maschio e della popolazione. Se li trasformo in effetti fissi, il modello perde i gradi di libertà per testare gli effetti fissi a cui sono interessato.
Qualche idea su come gestirlo?
Grazie ancora.
Ri: Come faccio a impostare un modello misto per i dati di proporzione con una distribuzione degli errori appropriata?È possibile utilizzare la distribuzione binomiale per il modello con la funzione di collegamento logit. Invece di proporzione, però, puoi usare una colonna di risposta con rosso e bianca valori e un'altra colonna con un conteggio di ciascuno per tutte le condizioni. Assegnare la colonna con i conteggi al ruolo di analisi di Freq.
