Les variables imbriquées sont-elles toujours des effets aléatoires ?Arrière-plan : J'analyse actuellement les données d'une expérience où j'ai nourri des colonies de fourmis avec un régime traité ou non traité en continu pendant un mois, puis j'ai mesuré le poids de la progéniture individuelle de chaque colonie à la fin de l'expérience. Étant donné que chaque colonie n'a reçu qu'un seul des régimes en continu, il me semble que chaque colonie est imbriqué sous traitement.
Question : La façon dont j'inclus la colonie, en tant qu'effet aléatoire ou fixe, imbriquée sous traitement a une implication majeure sur le résultat statistique de l'analyse (voir sortie). La [colonie imbriquée sous traitement] devrait-elle avoir un effet fixe ou aléatoire ?
Bien que le débat sur les questions à effet fixe ou aléatoire semble être quelque peu controversé, la réponse la plus cohérente semble être que imbriqué devrait toujours être exécuté de manière aléatoire sans trop discuter de la raison pour laquelle l'alternative est TOUJOURS fausse :
Pourquoi JMP donnerait-il la possibilité d'inclure imbriqué en tant que fixe si cela va à l'encontre de la sagesse conventionnelle ?
En regardant globalement l'ensemble de données, il est clair qu'il y a un effet de traitement, mais il semble que l'une des colonies n'ait pas été affectée par le traitement (voir image). Cela m'amène à penser qu'il y a un effet colonie par traitement et que certaines colonies sont plus tolérantes au traitement alors que d'autres ne le sont pas. Je suis conscient qu'avec un plan non factoriel (pas de croisement), je ne peux pas le prouver statistiquement. Avec le modèle fixe, j'obtiens l'importance du traitement de la colonie nichée et du traitement lui-même. Lorsqu'il est exécuté de manière aléatoire, je perds la signification de la variable de traitement. Je ne comprends pas comment la randomisation de l'effet de la colonie peut être séparée de l'effet du traitement dans un cas comme celui-ci. Avant que je sois appelé pour mon plan non factoriel, permettez-moi de dire qu'il n'y aurait aucun moyen pratique de croiser dans ce type d'étude.
Merci d'avance pour vos conseils ou suggestions !
Jo
Re : Les variables imbriquées sont-elles toujours des effets aléatoires ?Parce que nous examinons la progéniture de la colonie en réponse à l'exposition au développement, une colonie stable avec une reine pondeuse est nécessaire pendant l'administration du traitement. Tester une partie des ouvrières adultes ne répondrait pas à la même question et diviser une colonie finirait par nécessiter deux reines différentes et conduirait ainsi à des colonies avec une génétique différente. Chaque colonie ne peut se voir attribuer qu'un seul traitement (imbriquée) et chaque colonie est également différente. Les alternatives seraient beaucoup plus compliquées (et $$).
Re : Les variables imbriquées sont-elles toujours des effets aléatoires ?Supposons que vous cherchiez plutôt à savoir si le taille de la colonie était importante.Supposons également que vous ne connaissiez que la taille relative des colonies dans chaque type d'aliment.Imaginez que vous commenciez avec deux colonies de départ, une pour chaque type d'aliment et que vous ne connaissiez pas leur taille.Ensuite, vous avez divisé chaque starter en 1/2, 1/4, 1/8, ... et attribué chaque séquence pf colonies à chaque type d'aliment.Il me semblerait que vous auriez alors un effet ordinal imbriqué dans chaque type d'aliment.On pourrait probablement faire une expérience similaire où deux dispositifs de mesure continue ont été utilisés dans une expérience et leurs échelles relatives n'étaient pas liées.Cela vous donnerait un facteur continu imbriqué.D'après mes souvenirs, JMP n'autorisait pas l'imbrication de facteurs continus.
Re : Les variables imbriquées sont-elles toujours des effets aléatoires ?Vous pourriez diviser un échantillon de fourmis de chaque colonie et appliquer le traitement à chaque division pour obtenir une structure croisée, non ?
Re : Les variables imbriquées sont-elles toujours des effets aléatoires ?Non, les effets imbriqués ne doivent pas nécessairement être aléatoires. Les domaines dans lesquels les « experts » se sont prononcés sur l'impossibilité d'un effet imbriqué fixe pourraient cependant ne pas offrir d'exemples.
Oui, si la colonie représente un échantillon d'une population de colonies, elle doit être modélisée comme un effet aléatoire dans votre cas.
Concernant votre conclusion, " En regardant globalement l'ensemble de données, il est clair qu'il y a un effet de traitement, mais il semble qu'une des colonies n'ait pas été affectée par le traitement (voir image), « Je pense que vous confondez les effets fixes (traitement) et les effets aléatoires (colonie). L'effet aléatoire concerne la variation. L'effet fixe est de l'ordre de la moyenne.
