Resultados nominales de la estructura de etiquetado nominal para un efecto aleatorio en un modelo mixtoAntecedentes: tenía 6 individuos asignados a los grupos de tratamiento o control (3 por grupo). Quería comparar el efecto del tratamiento y he incluido el "individuo" como un efecto aleatorio en mi modelo mixto y el "tratamiento" (T o C) como efectos fijos.
Problema: me estoy dando cuenta de que obtengo resultados diferentes según la forma en que etiqueto mis réplicas (individuos). En el experimento tuve a los individuos organizados como 1,2,3, en el grupo tratado y 4,5,6, en el grupo control. Así fue como originalmente incluí "individual" en mi modelo mixto, pero desde entonces se me informó que esto es incorrecto y confunde los efectos del tratamiento porque los individuos no se repitieron en el tratamiento y a cada individuo solo se le asignó un tratamiento. En su lugar, necesitaba tener los valores nominales en una estructura repetida entre los tratamientos (1,2,3 en C y 1,2,3, en T). Obtengo diferentes resultados dependiendo de cómo tengo estructurados los efectos de réplica aleatoria "individual": (T-1,2,3 y C-1,2,3) vs (T-1,2,3 y C-4, 5,6,)
Pregunta: No entiendo completamente por qué una estructura repetida en todos los tratamientos es correcta y estoy buscando más aclaraciones.
Re: Estructura de etiquetado nominal que impacta los resultados para un efecto aleatorio en un modelo mixtoParece que tienes un mal consejo. A menos que anide el sujeto dentro del tratamiento, JMP trata los datos como si tuviera 3 sujetos que se midieron tanto en el grupo control como en el grupo de tratamiento. En realidad, tienes 6 asignaturas asignadas a solo 1 grupo. Es por eso que obtienes un desajuste y, por lo que puedo decir, lo acertaste la primera vez.
Si usa el segundo método de etiquetado, debe obtener el mismo resultado si anida la identificación del sujeto en el tratamiento. Adjunté un ejemplo para ilustrar dónde generé algunos datos para un estudio falso con 4 sujetos en cada nivel de tratamiento medido a las 0 y 1 semanas. Creé 2 columnas de ID de sujeto para ilustrar que podría hacerlo de cualquier manera y obtener los mismos resultados si lo anidado correctamente. La primera secuencia de comandos utiliza identificadores únicos para cada tema. El segundo utiliza identificaciones nominales que se repiten para cada grupo de tratamiento, pero anidado el sujeto dentro del tratamiento. Obtengo exactamente los mismos números. Esto se debe a que la anidación le dice a JMP que el Sujeto 1 en el grupo T es una persona diferente que el Sujeto 1 en el grupo C.
El tercer script muestra la forma incorrecta sin el anidamiento. Ahora los resultados son diferentes porque JMP trata al sujeto 1 en ambos grupos como la misma persona y piensa que tengo 4 mediciones en esta persona. Esto es esencialmente lo que creo que has hecho con tus datos.
Re: Estructura de etiquetado nominal que impacta los resultados para un efecto aleatorio en un modelo mixtoTambién quería preguntar si tiene más de 1 punto de datos de cada persona. Por ejemplo, en el conjunto de datos que cargué, los medí en 2 períodos de tiempo. Si solo tiene 1 punto de datos, entonces el sujeto se confunde con el residual (no con el tratamiento como le aconsejaron). Si ese es el caso, eso no es realmente un problema. JMP simplemente elimina "Residual" de la tabla de componentes de varianza REML y lo reemplaza con "Asunto". Su efecto de tratamiento es todavía totalmente estimable.
Re: Estructura de etiquetado nominal que impacta los resultados para un efecto aleatorio en un modelo mixtoMuchas gracias por la respuesta informativa! El tema de anidación dentro del tratamiento me dio el mismo resultado que cuando ejecuté cada tema individualmente. Ahora está claro que debo ejecutarlo con cada individuo que tenga un identificador nominal único y no en una estructura repetida a lo largo del tratamiento (bc jmp lo ejecutará como una medida repetida a través de trts).
