ネストされた変数は常に変量効果ですか?バックグラウンド: 私は現在、アリのコロニーに処理済みまたは未処理の餌を 1 か月間継続的に与え、実験終了時に各コロニーからの個々の子の体重を測定するという実験のデータを分析しています。 各コロニーにはいずれかの飼料のみを継続的に与えていたため、各コロニーは入れ子になった治療中。
質問: 治療下でネストされたコロニーをランダム効果または固定効果としてどのように含めるかは、分析の統計結果に大きな影響を与えます (出力を参照)。 [治療下でネストされたコロニー] は固定効果であるべきですか、それともランダム効果ですか?
固定効果と変量効果の質問に関する議論には多少の議論があるようですが、最も一貫した答えは、入れ子は常にランダムとして実行されるべきであり、代替案が常に間違っている理由についてはあまり議論されないようです。
従来の通念に反する場合、なぜ JMP はネストを修正として含めるオプションを提供するのでしょうか?
データセットを全体的に見ると、治療効果があることは明らかですが、コロニーの 1 つは治療の影響を受けていないようです (画像を参照)。 このことから、治療効果によってコロニーが存在し、一部のコロニーは治療に耐性があり、他のコロニーは治療に耐性がないと考えられます。 非要因計画（交差なし）では、これを統計的に証明できないことは承知しています。 固定モデルを使用すると、入れ子コロニーの処理と処理自体の重要性がわかります。 ランダムに実行すると、処理変数の重要性が失われます。 このような場合、コロニーの影響をランダム化することを治療効果からどのように分離できるのか私には理解できません。 私の非要因計画について非難される前に、この種の研究では交差する現実的な方法は存在しないと言っておきます。
アドバイスやご提案がございましたら、よろしくお願いいたします。
ジョー
Re: ネストされた変数は常に変量効果ですか?私たちは発育上の曝露に反応したコロニーの子孫を観察しているため、治療期間中は産卵女王がいる安定したコロニーが必要です。 一部の成虫働きアリを検査しても同じ疑問は得られず、コロニーを分割すると最終的には 2 つの異なる女王が必要となり、その結果、異なる遺伝子を持つコロニーが生まれることになります。 各コロニーには 1 つの処理 (ネスト) のみを割り当てることができ、各コロニーも異なります。 代替案はさらに複雑になります (そして $$)。
Re: ネストされた変数は常に変量効果ですか?代わりに、サイズコロニーのことが重要でした。また、各食品タイプ内の相対的なコロニー サイズしか知らなかったと仮定します。食品の種類ごとに 1 つずつ、2 つのスターター コロニーから始めたが、そのサイズが分からなかったと想像してください。次に、各スターターを 1/2、1/4、1/8 などに分割し、コロニーの各配列を各食品の種類に割り当てました。そうすれば、各食品タイプ内でネストされた序数効果が得られるように思えます。おそらく、実験で 2 つの連続測定装置が使用され、それらの相対的なスケールが無関係である場合には、同様の実験を行うことができるでしょう。これにより、ネストされた連続因子が得られます。私の記憶では、JMP では連続因子をネストすることができませんでした。
Re: ネストされた変数は常に変量効果ですか?各コロニーからアリのサンプルを分割し、それぞれの分割に処理を適用して、交差構造を実現することはできますよね?
Re: ネストされた変数は常に変量効果ですか?いいえ、ネストされた効果はランダムである必要はありません。 ただし、「専門家」が固定の入れ子効果の不可能性について意見を述べた分野では、例が示されていない可能性があります。
はい、コロニーがコロニーの集団のサンプルを表す場合、あなたのケースでは変量効果としてモデル化する必要があります。
結論としては、「データセットを全体的に見ると、処理効果があることは明らかですが、コロニーの 1 つは処理の影響を受けていないようです (画像を参照)。 「固定効果（治療）とランダム効果（コロニー）を混同していると思います。 ランダム効果とは変動のことです。 固定効果はほぼ平均値です。
