帶有附加“嵌套”參數的重複測量混合線性模型？嗨，JMP社區，
我需要相對複雜的重複測量混合線性模型的幫助：
內容：
我收集了在基線，第4周和第12週接受不同治療的受試者的數據（重複測量；請參見小節摘錄）。我已經使用具有以下模型效果的Fit Model REML平台分析了此數據集：
- 臂
- 時間點
- ARM *時間點
- 患者ID [ARM]和隨機
- 患者ID * TIME POINT [ARM]和隨機
問題：
我現在需要合併一個附加效果（即 板ID）也需要與患者ID嵌套在一起（如果我使用不當，請更正我）。
假設可以使用JMP 14.1（不是Pro）來完成，那麼模型效果的正確結構是什麼？
僅包含一個新術語=是正確的嗎？患者ID [PLATE ID]和隨機 ？
感謝您的幫助。
TS
分析工具回复：帶有附加“嵌套”參數的重複測量混合線性模型？ 我可以給您關於您的數據集的想法：
1。您有4個Plate_ID，7個患者ID和5個ARM，然後在3個時間段內進行測量。 如果我正確閱讀，則只有7種獨特的組合。數據如下圖所示。
2。在某些情況下，患者ID和Plate_ID會混淆。 除了ARM = E以外，ARM與患者ID混淆。
3。DATA沒有上下文嗎？該響應變量的多少變化值得考慮（具有實際意義）？
4。您指示要使用線性模型，但是“因子”超過2個級別。
那麼如何處理時間序列數據：
1。您可以使用範圍圖快速查看時間序列的一致性。
2。儘管數據看起來不一致，但是您可以計算統計信息以總結該影響（平均值和標準差，附加的JMP文件）。
3。您在時間序列中尋找什麼？線的斜率值嗎？
回复：帶有附加“嵌套”參數的重複測量混合線性模型？嗨，斯塔曼，
感謝您抽出寶貴的時間查看我共享的數據的一小部分。顯然，在該數據集中，我有更多的患者（n = 115），每隻手臂有10-25位患者。不幸的是，我無法共享整個數據集，因此無法進行描述。
儘管我真的很欣賞您的建設性方法，但我已經清楚我要實現的目標：LSMEAN在每個時間點都與A組和其他所有組之間形成對比。我希望+/- 0.2的顯著差異在生物學上是有意義的。
我真正需要幫助的地方是澄清正確的模型結構，以說明與測定平台相關的潛在混雜因素（即 板ID）。有什麼想法嗎？
謝謝
TS回复：帶有附加“嵌套”參數的重複測量混合線性模型？抱歉，我只能使用您給我的東西。 您沒有提到這是數據集的子集...
關於您的問題“ 我真正需要幫助的地方是澄清正確的模型結構，以說明與測定平台相關的潛在混雜因素（即 板ID）。”
簡而言之，您無法分離混雜因素，因此您必須仔細得出有關上述因素的結論。
回复：帶有附加“嵌套”參數的重複測量混合線性模型？嗨，斯塔曼，
感謝您為我提供的幫助。抱歉，提供令人誤解的信息：在我的第一篇文章中，我寫了“見附件摘錄”。我了解，可能尚不清楚這是否是我的數據的子集。我應該清楚地知道，這只是為了提供數據組織而不是整個數據集的快照而包含的數據子集。
關於我的問題，我意識到使用“混淆”一詞可能具有我不希望的非常具體的含義。也許，描述我正在尋找的一種更好的方法是關於如何最好地說明批處理效果的可能貢獻的建議（即 通常，在探索如我共享的小表子集所示的組織數據時，通常將PLATE ID嵌套在PATIENT ID中）。
我知道在無法共享完整數據集的情況下提供有關問題的反饋有多困難（我一直在試圖幫助其他用戶的情況下）
最好 ，
TS回复：帶有附加“嵌套”參數的重複測量混合線性模型？不用擔心，希望我能有所幫助。 我真的不明白您將Plate ID嵌套在Patient中的意思。 從您包括的小型示例數據集中，沒有明顯的嵌套。 對於要嵌套的變量，它必須取決於另一個變量。 因此，對於您的批次示例，批次內的樣本嵌套在批次內。 我只是不了解您的情況，無法提供更好的指導。 我看不到批處理將如何嵌套在Patient中，但這是由於不了解您的特定情況。 如果確實有變量（A），並且嵌套在變量（B）中，則可以將術語A [B]添加到模型中。 當然，這將不允許估計交互作用。
回复：帶有附加“嵌套”參數的重複測量混合線性模型？嗨，斯塔曼，
首先，我搞砸了：倒轉了嵌套關係描述-即 Patient_ID嵌套在PLATE_ID中-並非相反。
其次，我創建了一個匿名數據集，它將使JMP社區更好地了解完整數據集。
第三，我正在考慮使用具有REML個性的以下擬合模型結構：
- 臂
- 時間點
- ARM *時間點
- 患者ID [ARM]和隨機
- 患者ID * TIME POINT [ARM]和隨機
- 患者ID [PLATE ID]和隨機
這種方法是否適合探討ARM和TIME POINT對這些重複測量（DATA）的影響，同時又將PLATE_ID解釋為可能的變化源？僅供參考，對數據的快速視覺調查表明，數據受PLATE_ID，ARM和TIME POINT的影響。
最好，
TS
