중첩 변수는 항상 무작위 효과입니까?배경 : 현재 개미 군집에 무처리 또는 무처리 사료를 한 달 동안 지속적으로 먹인 후 실험 종료 시 각 군체의 개별 자손의 체중을 측정한 실험 데이터를 분석하고 있습니다. 각 군체는 지속적으로 한 가지 식단만 먹었기 때문에 각 군체는 중첩된 치료중.
질문 : 무작위 또는 고정 효과로 식민지를 포함하는 방법은 치료에 중첩되어 분석의 통계적 결과에 중요한 의미를 갖습니다(출력 참조). [치료 중인 식민지 내포]는 고정 또는 무작위 효과여야 합니까?
고정 효과 질문과 무작위 효과 질문에 대한 논쟁은 다소 논쟁의 여지가 있는 것처럼 보이지만, 가장 일관된 대답은 대안이 항상 잘못된 이유에 대한 많은 논의 없이 중첩은 항상 무작위로 실행되어야 한다는 것입니다.
JMP가 기존 통념에 어긋나는 경우 중첩을 고정 항목으로 포함하는 옵션을 제공하는 이유는 무엇입니까?
전체적으로 데이터 세트를 보면 치료 효과가 있음이 분명하지만 식민지 중 하나는 치료의 영향을 받지 않은 것으로 보입니다(이미지 참조). 이것은 치료 효과에 의한 집락이 있고 일부 집락은 치료에 더 관대하고 다른 집락은 그렇지 않다는 생각을 하게 합니다. 비요인 설계(교차 없음)로는 이것을 통계적으로 증명할 수 없다는 것을 알고 있습니다. 고정 모델을 사용하면 내포된 콜로니 처리와 처리 자체의 중요성을 알 수 있습니다. 무작위로 실행되면 치료 변수의 중요성을 잃습니다. 이와 같은 사례에서 콜로니의 무작위 효과를 치료 효과와 어떻게 분리할 수 있는지 이해할 수 없습니다. 내 비요인 설계에 대한 호출을 받기 전에 이러한 유형의 연구에서 교차할 수 있는 실질적인 방법이 없을 것이라고 말씀드리고 싶습니다.
조언이나 제안에 미리 감사드립니다!
조
Re: 중첩 변수는 항상 무작위 효과입니까?우리는 발달 노출에 대한 반응으로 식민지 자손을 보고 있기 때문에 치료 관리 중에 산란 여왕이 있는 안정적인 식민지가 필요합니다. 일부 성인 작업자를 테스트하는 것은 동일한 질문에 도달하지 못할 것이며 식민지를 분할하는 것은 궁극적으로 두 개의 다른 여왕을 필요로 하게 되어 다른 유전학을 가진 식민지로 이어질 것입니다. 각 콜로니에는 하나의 처리(중첩)만 지정될 수 있으며 각 콜로니도 다릅니다. 대안은 훨씬 더 복잡할 것입니다(그리고 $$).
Re: 중첩 변수는 항상 무작위 효과입니까?대신에 크기 식민지가 중요했다.또한 각 음식 유형 내에서 상대적인 식민지 크기만 알고 있다고 가정합니다.각 식품 유형에 대해 하나씩 두 개의 스타터 콜로니로 시작했고 그 크기를 모른다고 상상해 보십시오.그런 다음 각 스타터를 1/2, 1/4, 1/8, ...로 나누고 각 시퀀스 pf 식민지를 각 음식 유형에 할당했습니다.그러면 각 식품 유형 내에서 내포된 서수 효과가 있는 것으로 보입니다.하나의 실험에서 두 개의 연속 측정 장치를 사용하고 이들의 상대적 척도가 관련이 없는 유사한 실험을 수행할 수 있습니다.이것은 중첩된 연속 요소를 제공합니다.내 기억에 JMP는 연속 요인의 중첩을 허용하지 않았습니다.
Re: 중첩 변수는 항상 무작위 효과입니까?각 식민지에서 개미 표본을 나누고 교차 구조를 달성하기 위해 각 분할에 처리를 적용할 수 있습니다.
Re: 중첩 변수는 항상 무작위 효과입니까?아니요, 중첩된 효과는 무작위일 필요가 없습니다. 그러나 고정 중첩 효과의 불가능성에 대해 의견을 제시한 '전문가'의 영역은 예를 제공하지 않을 수 있습니다.
예, 식민지가 식민지 인구의 샘플을 나타내는 경우 귀하의 경우 무작위 효과로 모델링해야 합니다.
귀하의 결론에 대해 " 전역적으로 데이터 세트를 보면 치료 효과가 있는 것이 분명하지만 식민지 중 하나는 치료의 영향을 받지 않은 것으로 보입니다(이미지 참조). "고정 효과(치료)와 무작위 효과(콜로니)를 혼동하시는 것 같습니다. 무작위 효과는 변동에 관한 것입니다. 고정 효과는 평균에 관한 것입니다.
