¿Cómo configuro un modelo mixto para datos proporcionales con una distribución de error adecuada?Hola a todos,
Apreciaría enormemente el asesoramiento sobre el análisis de un conjunto de datos de proporción, en el que me gustaría incluir factores aleatorios y fijos.
Los datos son de un experimento con moscas de la fruta. Cada uno de los 3 tratamientos "sociales" se aplicó a 3 poblaciones independientes de moscas, de modo que hay un total de 9 poblaciones. Luego se aplicó un tratamiento de dieta alta o baja a moscas individuales dentro de cada una de las 9 poblaciones. Cada una de estas moscas se colocó en un frasco separado y compitió para engendrar descendientes. Los descendientes engendrados por estos machos experimentales tenían ojos rojos, mientras que los descendientes no engendrados por ellos tenían ojos blancos, con el número total de descendientes de ojos rojos y blancos variando entre los viales.
Quiero saber si la proporción de descendientes de estas moscas difirió según el tratamiento social, el tratamiento de la dieta o la interacción entre ellas. He establecido un modelo con los factores fijos de la dieta (con dos niveles), el tratamiento social (tres niveles) y la interacción dieta por tratamiento. El modelo también tiene el efecto aleatorio de la población anidada dentro del tratamiento social. Tengo como variable de respuesta la proporción de descendientes con ojos rojos dentro de un vial, ponderada por el número total de descendientes dentro del vial.
Al ejecutar el modelo, los residuos no se distribuyeron normalmente. Apliqué una transformación de raíz cuadrada de arcosín, que ayudó, pero los residuos no se distribuyeron normalmente. Una opción es aplicar la transformación logit, que hace que los residuos se distribuyan normalmente.
Sin embargo, me pregunto si un mejor enfoque sería utilizar un modelo lineal generalizado con alguna distribución de errores especificada que coincida con los datos. Me imagino que podría ser una función de enlace logit. Apreciaría mucho el consejo sobre esto; especialmente sobre si esto sería mejor que usar una transformación logit dentro de un modelo lineal, cómo seleccionar una distribución de errores para un GLM y cómo configurar el modelo con JMP.
¡Muchas gracias!
Jen
Re: ¿Cómo configuro un modelo mixto para datos proporcionales con una distribución de error adecuada?Sí, JMP no puede ajustar un modelo para una respuesta binomial con un efecto aleatorio.
Re: ¿Cómo configuro un modelo mixto para datos proporcionales con una distribución de error adecuada?Gracias por esto. Pensé en la población como un efecto aleatorio porque no me interesan las estimaciones sobre cada una de las poblaciones, y si volviera a realizar el experimento, establecería nuevas poblaciones de moscas. ¿Sugerirías lo contrario?
Además, parece que entendí mal tu sugerencia de cómo configurar el modelo. Configuré una columna para valores rojos y blancos y otra columna con conteos, de modo que cada hombre tenga dos filas, una con conteos rojos y otra con conteos blancos. Con esta configuración, necesito vincular las dos filas que están asociadas con cada hombre y así se incluye al individuo en el modelo. ¿Hay alguna forma diferente de configurarlo sin incluir al individuo?
Más en general, ¿es cierto que un factor aleatorio no funcionará con este tipo de modelo?
Re: ¿Cómo configuro un modelo mixto para datos proporcionales con una distribución de error adecuada?No veo efectos aleatorios en tu estudio. El sexo es un efecto fijo. La población es un efecto fijo. Los sujetos individuales son el residual y no necesitan ser ingresados explícitamente como un efecto aleatorio.
Re: ¿Cómo configuro un modelo mixto para datos proporcionales con una distribución de error adecuada?Muchas gracias por esta sugerencia.
He configurado esto, de modo que hay dos filas por macho individual, para el número de descendientes de ojos rojos y blancos.
Al intentar ejecutar el modelo, me encuentro con la dificultad de que el GLM no permita un efecto aleatorio.
Tengo los dos efectos aleatorios del hombre individual, y la población. Si los convierto en efectos fijos, el modelo pierde grados de libertad para probar los efectos fijos que me interesan.
¿Alguna idea de cómo manejar esto?
Gracias de nuevo.
Re: ¿Cómo configuro un modelo mixto para datos proporcionales con una distribución de error adecuada?Podría usar la distribución binomial para el modelo con la función de enlace logit. Sin embargo, en lugar de proporción, puedes usar una columna de respuesta con rojo y blanco Valores y otra columna con un recuento de cada uno para todas las condiciones. Asigne la columna con los conteos al rol de análisis de frecuencia.
