Struttura di etichettatura nominale che influisce sui risultati per l'effetto casuale nel modello mistoBackground: avevo 6 individui ciascuno assegnati al gruppo di trattamento o di controllo (3 per gruppo). Volevo confrontare l'effetto del trattamento e includere l'"individuo" come effetto casuale nel mio modello misto e "trattamento" (T o C) come effetti fissi.
Problema: sto riscontrando che ottengo risultati diversi in base a come etichetto i miei replicati (individui). Nell'esperimento ho avuto gli individui organizzati come 1,2,3, nel gruppo trattato e 4,5,6, nel gruppo di controllo. Questo era il modo in cui avevo incluso "individuale" nel mio modello misto in origine, ma da allora sono stato avvisato che questo è errato e confonde gli effetti del trattamento perché gli individui non sono stati ripetuti durante il trattamento e ad ogni individuo è stato assegnato solo un trattamento. Invece, avevo bisogno di avere i valori nominali in una struttura ripetuta attraverso i trattamenti (1,2,3 in C e 1,2,3, in T). Ottengo risultati diversi a seconda di come sono strutturati gli effetti "individuali" di replica casuale strutturati: (T-1,2,3 e C-1,2,3) vs (T-1,2,3 e C-4, 5,6,)
Domanda: Non capisco appieno perché una struttura ripetuta attraverso i trattamenti sia corretta e sto cercando ulteriori chiarimenti.
Oggetto: struttura di etichettatura nominale che influisce sui risultati per l'effetto casuale nel modello mistoSembra che tu abbia ricevuto qualche cattivo consiglio. A meno che non si annidi il soggetto all'interno del trattamento, JMP tratta i dati come se si trattasse di 3 soggetti che sono stati misurati sia nel gruppo di controllo che in quello di trattamento. In realtà, hai 6 soggetti assegnati a un solo gruppo. Ecco perché stai ricevendo una discrepanza e, per quanto posso dire, hai avuto ragione la prima volta.
Se si utilizza il secondo metodo di etichettatura, si dovrebbe ottenere lo stesso risultato se si annida l'ID soggetto in trattamento. Ho allegato un esempio per illustrare dove ho generato alcuni dati per uno studio falso con 4 soggetti in ogni livello di trattamento misurato a 0 e 1 settimane. Ho creato 2 colonne ID soggetto per illustrare che potevo farlo in entrambi i casi e ottenere gli stessi risultati se lo annidavo correttamente. Il primo script utilizza ID univoci per ciascun argomento. Il secondo utilizza ID nominali che vengono ripetuti per ciascun gruppo di trattamento, ma io nido il soggetto all'interno del trattamento. Ho gli stessi numeri esatti. Questo perché il nesting indica a JMP che il Soggetto 1 nel gruppo T è una persona diversa rispetto al Soggetto 1 nel gruppo C.
Il terzo script mostra il modo sbagliato senza il nesting. Ora i risultati sono diversi perché JMP tratta il Soggetto 1 in entrambi i gruppi come la stessa persona e pensa che io abbia 4 misurazioni su questa persona. Questo è essenzialmente ciò che penso che tu abbia fatto con i tuoi dati.
Oggetto: struttura di etichettatura nominale che influisce sui risultati per l'effetto casuale nel modello mistoVolevo anche chiedere se hai più di 1 punto dati su ogni persona? Ad esempio, nel set di dati che ho caricato li ho misurati in 2 periodi di tempo. Se hai solo 1 punto dati, il Soggetto è confuso con il residuo (non con il trattamento come ti è stato consigliato). Se è così, non è davvero un problema. JMP rilascia "Residual" dalla tabella dei componenti della varianza REML e lo sostituisce con "Subject". Il tuo effetto del trattamento è ancora del tutto stimabile.
Oggetto: struttura di etichettatura nominale che influisce sui risultati per l'effetto casuale nel modello mistoGrazie mille per la risposta informativa! L'annidamento del soggetto durante il trattamento mi ha dato lo stesso risultato di quando gestivo individualmente ciascun soggetto. Ora è chiaro che ho bisogno di eseguirlo con ogni individuo che ha un identificatore nominale univoco e non in una struttura ripetuta attraverso il trattamento (bc jmp lo eseguirà come una misura ripetuta su trts).
