適切な誤差分布を持つ比例データの混合モデルを設定する方法こんにちは皆さん、
ランダム因子と固定因子の両方を含めたい場合は、一連のプロポーショナルデータの分析についてのアドバイスをいただければ幸いです。
データはミバエの実験からのものです。３つの「社会的」処置のそれぞれを、合計９つの集団があるように、ハエの３つの独立した集団に適用した。その後、9つの集団それぞれの中で個々のハエに高または低食餌療法を施した。これらのハエのそれぞれは別々のバイアルに入れられ、子孫を蒔くために競争しました。これらの実験的なオスによって生まれた子孫は赤い目をしていましたが、彼らによって生まれたことがない子孫は白い目をしていました。
私はこれらのハエが産む子孫の割合が社会的治療、食事療法またはそれらの間の相互作用によって異なるかどうか知りたいのです。私は食事療法（2つのレベルを持つ）、社会的治療（3つのレベルを持つ）、そして治療相互作用による食事療法という固定された要素を持つモデルを設定しました。このモデルは、社会的治療の範囲内で入れ子になった人口の変量効果もあります。応答変数として、バイアル内の赤目の子の割合を、バイアル内の子の総数で加重した値をとります。
モデルの実行中、残差は正規分布しませんでした。アークサイン平方根変換を適用しましたが、残差は正規分布ではありませんでした。1つの選択肢はロジット変換を適用することです。これは残差を正規分布にします。
しかし、より良い方法は、データと一致する特定の誤差分布を持つ一般化線形モデルを使用することでしょうか。私はそれがロジットリンク機能かもしれないと思います。私はこれについてのアドバイスに大いに感謝します。特に、これが線形モデル内でロジット変換を使用するよりも優れているかどうか、GLMの誤差分布の選択方法、およびJMPを使用したモデルの設定方法について。
どうもありがとう！
ジェン
再：どのように私は適切な誤差分布を持つ比例データの混合モデルを設定するのですか？はい、JMPは変量効果をもつ2項応答のモデルには適合できません。
再：どのように私は適切な誤差分布を持つ比例データの混合モデルを設定するのですか？これをありがとう。それぞれの個体群についての推定値には興味がないので、個体群をランダム効果として考えました。そして再び実験を行った場合は、新しい個体群を設定します。あなたは他に提案しますか？
また、モデルの設定方法に関するあなたの提案を誤解しているようです。赤と白の値用の列と、カウントのある別の列を設定します。各男性に2つの行があり、1つは赤のカウント、もう1つは白のカウントです。この設定で、私はそれぞれの男性に関連付けられている2つの行をリンクする必要があるので、モデルに含まれています。個人を含めずに設定する別の方法はありますか？
もっと一般的に言えば、この種のモデルではランダム因子がうまくいかないということでしょうか。
再：どのように私は適切な誤差分布を持つ比例データの混合モデルを設定するのですか？あなたの研究ではランダムな効果は見られません。セックスは固定効果です。人口は固定効果です。個々の主題は残差であり、ランダム効果として明示的に入力する必要はありません。
再：どのように私は適切な誤差分布を持つ比例データの混合モデルを設定するのですか？この提案を本当にありがとう。
赤と白の目をした子の数のために、私はこれを設定しました。
モデルを実行しようとすると、GLMがランダム効果を許可しないという困難に遭遇します。
私は、個々の男性と人口の2つのランダム効果を持っています。それらを固定効果に変えると、モデルは私が興味を持っている固定効果をテストするための自由度を失います。
これを処理する方法のアイデアはありますか？
再度、感謝します。
再：どのように私は適切な誤差分布を持つ比例データの混合モデルを設定するのですか？ロジットリンク機能を使用して、モデルの二項分布を使用できます。プロポーションの代わりに、レスポンス列を使用することができます。赤そして白値と、すべての条件についてそれぞれのカウントを持つ別の列。カウントを含む列をFreq分析ロールに割り当てます。
