적절한 오차 분포를 갖는 비율 데이터를위한 혼합 모델을 어떻게 설정합니까?여러분 안녕하세요,
비율 데이터 세트 분석에 대한 조언을 매우 좋아할 것입니다. 여기서는 무작위 및 고정 요소를 모두 포함하고자합니다.
데이터는 초파리를 대상으로 한 실험에서 나온 것입니다. 3 개의 "사회적"치료법은 3 개의 독립적 인 파리 집단에 적용되어 총 9 개의 인구가 존재합니다. 높거나 낮은식이 요법 처리가 9 개 개체군 내의 개별 파리에 적용되었습니다. 이 파리들 각각을 별도의 유리 병에 넣고 새끼를 낳기 위해 경쟁했습니다. 이 실험적인 수컷들에 의해 자손으로 낳은 자손들은 적목 현상을 보였으 나, 그들에 의해 방종되지 않은 자손들은 흰 눈을 가졌으며, 붉은 색과 하얀색의 자식 수는 바이알 사이에서 다양했다.
나는이 파리들이 사육하는 자손의 비율이 사회적 치료,식이 요법 또는 그들 사이의 상호 작용에 따라 다른지 알고 싶다. 저는식이 요법 (2 단계), 사회 치료 (3 단계), 치료 상호 작용에 의한 식단으로 고정 된 모델을 설정했습니다. 모델은 또한 사회적 치료 내에서 중첩 된 인구의 무작위 효과를 가진다. 나는 반응 변수로 유리 병 안에있는 적자의 비율을 그 유리 병 안에있는 새끼의 총 수에 의해 가중치를 둔 유리 병 안에 넣는다.
모델을 실행할 때 잔차는 정상적으로 분배되지 않았습니다. 나는 도움이되는 arcsin-square root 변환을 적용했으나 나머지는 정규 분포를 유지하지 못했다. 하나의 옵션은 로짓 변환을 적용하는 것인데, 이는 잔차가 정상적으로 분산되도록합니다.
그러나 더 나은 접근법이 데이터와 일치하는 특정 오류 분포와 함께 일반화 된 선형 모델을 사용하는 것이 아닌지 궁금합니다. 나는 그것이 로짓 링크 기능일지도 모른다고 상상한다. 나는 이것에 대한 조언을 크게 존경한다. 특히 선형 모델 내에서 로짓 변환을 사용하는 것보다 GLM에 대한 오류 분포를 선택하는 방법과 JMP로 모델을 설정하는 방법보다 나은지 여부에 대해 자세히 설명합니다.
많은 감사합니다!
젠
Re : 적절한 오차 분포를 갖는 비례 데이터를위한 혼합 모델을 어떻게 설정합니까?예, JMP는 무작위 효과가있는 이항 응답 모델에 적합하지 않습니다.
Re : 적절한 오차 분포를 갖는 비례 데이터를위한 혼합 모델을 어떻게 설정합니까?고마워. 인구의 각각에 대한 견적에 관심이 없기 때문에 인구를 무작위로 생각했습니다. 실험을 다시 수행하면 새로운 파리 개체수를 만들 수 있습니다. 그렇지 않으면 제안 하시겠습니까?
또한 모델을 설정하는 방법에 대한 귀하의 제안을 오해 한 것 같습니다. 빨간색과 흰색 값에 대한 열과 개수가있는 다른 열을 설정합니다. 각 남성은 두 개의 행을 가지며 한 행에는 빨간색 개수가 있고 다른 행에는 흰색 개수가 있습니다. 이 설정으로 모델의 각 남성 및 포함 된 개인과 관련된 두 행을 연결해야합니다. 개인을 포함시키지 않고 설정하는 다른 방법이 있습니까?
보다 일반적으로, 이러한 종류의 모델에서는 무작위 요인이 작동하지 않을 수 있습니까?
Re : 적절한 오차 분포를 갖는 비례 데이터를위한 혼합 모델을 어떻게 설정합니까?나는 당신의 연구에서 무작위 효과를 보지 못합니다. 성은 고정 된 효과입니다. 인구는 고정 효과입니다. 개별 과목은 잔차이며 무작위 효과로 명시 적으로 입력 할 필요가 없습니다.
Re : 적절한 오차 분포를 갖는 비례 데이터를위한 혼합 모델을 어떻게 설정합니까?이 제안에 대해 대단히 감사합니다.
나는 이것을 설정하여, 수컷은 붉은 색과 하얀색의 자식 수에 대해 두 줄로 나뉘었다.
모델을 실행하려고 할 때 GLM이 임의의 효과를 허용하지 않는다는 어려움에 처하게됩니다.
저는 개인적인 남성과 인구의 두 가지 무작위적인 효과가 있습니다. 고정 효과로 바꾸면 모델은 내가 관심있는 고정 효과를 테스트 할 수있는 자유도를 잃어 버린다.
이 문제를 어떻게 처리 할 것인가?
다시 한번 감사드립니다.
Re : 적절한 오차 분포를 갖는 비례 데이터를위한 혼합 모델을 어떻게 설정합니까?당신은 logit 링크 함수를 가진 모델에 대한 이항 분포를 사용할 수 있습니다. 비례 대신에 다음과 같이 응답 열을 사용할 수 있습니다. 빨간 과 화이트 값 및 각 조건에 대한 각각의 수와 함께 다른 열이 있습니다. 계수가있는 열을 Freq 분석 역할에 할당하십시오.
