Parcelles fractionnéesJ'aide un collègue à analyser certaines données, et il a mis en place son expérience d'une manière simple, mais dans laquelle je n'ai jamais vu. Il avait des coraux de récif dans des aquariums et voulait voir dans quelles conditions ils poussent le mieux. Normalement, vous auriez de nombreux réservoirs, chacun avec son propre ensemble de conditions, mais il a utilisé d'énormes réservoirs (pour les rendre plus "ressemblant à des récifs") dans lesquels les conditions variaient À L'INTÉRIEUR du réservoir. Je parle spécifiquement de la lumière. Il a essentiellement positionné les coraux à trois profondeurs afin qu'ils reçoivent différents niveaux de lumière. Pour moi, cela semble être un exemple classique de conception d'intrigue divisée, mais ce qui m'est étrange, c'est qu'il n'y a vraiment que le réservoir (intrigue entière) et la lumière dans le réservoir comme intrigue secondaire, alors que la plupart des exemples que j'ai vus sont un traitement efficacement imbriqué dans un autre. Après avoir regardé un webinaire fantastique sur la plate-forme de modèles mixtes de JMP par Jian Cao ( https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/linear-mixed-models-using-jmp-pro.html ), que j'ai regardé pas moins de 5 à 7 fois dans son intégralité, il semblerait que j'aurais simplement besoin d'imbriquer le réservoir dans la lumière sous la boîte de dialogue de modèle mixte "aléatoire" pour s'adapter à la conception du tracé divisé. La conception est en fait plus compliquée car il y a un élément temporel et des mesures répétées entreprises sur des coraux qui ont été évalués à différents moments, mais JMP peut gérer cela tant que vous utilisez une plate-forme de mesures répétées qui permet des effets aléatoires (par exemple, des variances inégales mais pas déstructuré).
Ce qui m'embrouille (en supposant que mon imbrication de réservoir dans la lumière était correcte), c'est la sortie : JMP a automatiquement imbriqué ma mesure répétée (les fragments de corail évalués au fil du temps) dans mon effet aléatoire (voir image). Et il a été présenté comme léger (réservoir) plutôt que réservoir (léger). Pourquoi la mesure répétée est-elle imbriquée dans le diagramme fractionné, et le fait que la valeur p de Wald soit très significative me dit-il que ma variation due à des facteurs aléatoires et répétés est si élevée qu'elle pose problème ?
Conception d'expériencesIngénierie de la qualité et des procédésRe : Séparer les parcellesMerci pour les conseils et suggestions. J'aurais dû mieux expliquer l'expérience dans le message initial. Je suppose qu'ils ont opté pour cette conception étrange parce que les aquariums sont si grands et si difficiles à entretenir, ils ont donc choisi d'en avoir quelques grands avec des parcelles divisées, plutôt que 10 à 20 aquariums individuels. En fait, la nature étrange de leur design a été le principal moteur de mon article pour commencer !
Même en regroupant les données sur des fragments dans chaque réservoir x lumière x nourriture (n = 18 échantillons) dans le fichier récapitulatif, vous pouvez toujours voir 1 à 2 valeurs aberrantes multivariées. J'avais déjà signalé l'un d'eux à l'APC parce qu'il se suffit à lui-même. Il semble que ce soit les données de croissance qui le motivent, je devrai donc interroger l'étudiant à ce sujet. Peut-être que certains fragments étaient en train de mourir.
Ils ont mesuré la lumière aux trois niveaux (100, 150 et 250 umol/m2/s de rayonnement photosynthétiquement actif), donc je ne m'en soucie pas, sauf si l'on prétendait que, parce que les profondeurs étaient intrinsèquement différentes (30, 20, et 10 cm, respectivement), cela pourrait biaiser les résultats. Il s'agit d'une préoccupation légitime si quelque chose d'autre variait selon les profondeurs (comme le débit). Si rien d'autre, cela a été une expérience d'apprentissage pour moi parce que je n'ai jamais vu une expérience mise en place de cette façon ! En tout cas merci pour votre aide et vos conseils.
Re : Séparer les parcellesSi vous me permettez, j'ai quelques commentaires/questions supplémentaires :
1. Comme c'est souvent le cas, la situation est difficile à communiquer et plus compliquée que celle initialement décrite. Ce n'est pas censé être un acte d'accusation. Je suggère souvent de décrire graphiquement le plan d'échantillonnage. Au départ, je pensais qu'il n'y avait qu'un seul réservoir. Aucune idée de ce qu'était un bac ou un fragment... Je viens juste de reconnaître que l'alimentation n'a pas été faite au hasard et qu'il a également fallu se déplacer vers un autre réservoir ?
Réalisez que TOUTES les conclusions, les outils d'analyse, les questions auxquelles il est possible de répondre, la confiance en votre capacité à extrapoler DÉPENDENT de la manière dont vous avez acquis les données.
2. Avez-vous mesuré la transmission lumineuse entre les 3 profondeurs ? Pourquoi avez-vous utilisé 3 profondeurs ? Pourquoi pas 2 extrêmes pour estimer l'effet ?
3. J'ai trouvé plusieurs instances de points de données inhabituels (comme une cause spéciale). Ceux-ci doivent être compris et ensuite correctement manipulés avant de faire toute analyse quantitative. Je n'ai pas résumé ces autres Y dans ce fichier que j'ai joint plus tôt. Je pense vraiment que vous devez tenir compte de ces "valeurs aberrantes" avant de résumer.
4. Je "prêche" toujours l'analyse doit suivre 3 étapes :
- Pratique : les données ont-elles un sens ? Comment se compare-t-il aux prédictions faites? Des modèles évidents? La variable de réponse a-t-elle suffisamment varié pour être significative ? La signification pratique est TOUJOURS plus importante que la signification statistique.
- Graphique : Vous recherchez des modèles dans la variable de réponse et faites correspondre ces modèles aux changements dans les variables indépendantes. Ceci est mieux fait graphiquement.
- Quantitatif : OK, donc vous voulez augmenter votre confiance dans les résultats. Je pense à l'analyse quantitative pour 2 objectifs : 1. Ai-je raté un motif, 2. Le modèle que je vois est-il vraiment là ?
5. Chaque fois que vous avez une évaluation subjective, vous devez réfléchir aux erreurs internes et inter-inspecteurs. Oui, l'échelle de couleurs est un ensemble de données ordinales. L'utilisation d'une échelle ordinale pour la perception sensorielle peut être grandement améliorée avec un peu de réflexion. J'ai écrit quelques notes sur le sujet et j'ai joint ces notes.
6. George Box m'a dit un jour, en paraphrasant : La seule raison de faire une transformation est de simplifier le modèle, pas d'améliorer l'analyse statistique.
Re : Séparer les parcellesMerci beaucoup d'avoir passé tout ce temps à regarder mes données. Permettez-moi de répondre à certaines de vos questions.
Le dispositif expérimental est essentiellement le suivant : 5 colonies de corail décomposées en 25 fragments de 2 g, dont un sous-ensemble de 18 ont été utilisés dans les expériences (n = 90 fragments de corail). En fait, j'ai pris certaines des suggestions de Jian Cao pour examiner la fonction de coefficients aléatoires d'imbrication pour m'assurer que les coraux ont essentiellement tous commencé de la même manière (cela pourrait très bien ne pas être le cas puisque différents fragments pourraient afficher une récupération différentielle après avoir été arrachés à leur colonie mère) .
30 fragments de coraux ont été placés dans chacun des trois réservoirs. Dans chaque réservoir, 10 fragments ont été placés à chacune des trois profondeurs (qui correspondent à différents niveaux de lumière). La moitié des 10 colonies de chaque groupe light x tank sont nourries. L'alimentation se fait en fait en les transportant ailleurs, donc ce n'est pas comme s'il y avait une "bac" physiquement stratifiée lumière x nourriture dans chaque réservoir. Donc "bin" dans mon tableau est en fait juste "réservoir x lumière x nourriture" = 3 x 3 x 2 = 18 bacs, chacun avec 5 fragments. En d'autres termes, il y a six traitements à facteur fixe (aliments x groupes légers) avec trois réservoirs. Je pense donc que vous avez raison: c'est le réservoir comme l'ensemble de l'intrigue et la lumière x la nourriture comme l'intrigue secondaire à l'intérieur du réservoir. Le fragment est le sujet répété et le temps est la mesure répétée. Cela signifie-t-il que, sous des effets aléatoires dans la plate-forme de modèles mixtes, je devrais inclure le réservoir ET la lumière x la nourriture (réservoir) ? Je pense que c'est juste ce dernier puisque la lumière x la nourriture (réservoir) est littéralement toute la conception (sous-parcelle imbriquée dans la parcelle entière). J'ai joint une nouvelle table de données avec ce script. Le dernier n'a peut-être pas été enregistré correctement.
Vos chiffres ressemblent aux miens. Ce qui saute aux yeux, c'est que la nourriture semble avoir un effet plus fort que la lumière. C'est d'ailleurs le point principal de l'étude. Je n'avais jamais vu ces graphiques de contrôle et de variabilité auparavant, mais cela pourrait être un bon moyen de montrer l'influence relative du temps et du réservoir. J'utilise généralement le dépistage des prédicteurs ou l'ajustement du modèle + les effets aléatoires pour tous les paramètres pour y parvenir d'une manière différente (c'est-à-dire quels facteurs ont entraîné le plus de variation dans vos réponses). En fait, si vous regardez BW seul, la lumière a un effet plus fort que la nourriture (ce qui n'est pas significatif), c'est pourquoi le "taux de croissance spécifique" trouvé dans le deuxième tableau que je joins pourrait être la voie à suivre (c'est-à-dire, taux relatif d'augmentation de la taille plutôt que des données brutes sur la taille).
Deux facteurs sont tellement corrélés qu'ils sont redondants. Je pense que je n'en ai pas inclus un (TLE) dans le fichier que j'ai envoyé. Fondamentalement, nous avons examiné la taille 2-3 de différentes manières, car l'analyse de la taille des coraux est étonnamment contestée. Mais en fin de compte, ils réagissent de la même manière au traitement. Fv/Fm est un indicateur de la photosynthèse et, bien que statistiquement significatif, nous parlons d'une plage de 0,7 = moyenne faible à 0,74 = moyenne élevée. J'ai littéralement écrit une phrase dans le manuscrit disant que "Bien que fortement influencé par les facteurs expérimentaux, il n'était pas clair si de telles différences étaient biologiquement pertinentes." Les gens de la photosynthèse vont me massacrer parce que c'est devenu la norme de construire d'énormes histoires sur de minuscules changements dans cette variable de réponse (avec laquelle je suis évidemment en désaccord). En revanche, le poids est passé de 2 g à 9 g en 140 jours (plus de 4 fois), ce qui sera probablement l'argument de vente de l'ensemble du papier car il est sans précédent.
J'ai été box-cox transformant les données décidément non distribuées normalement. Les scores de couleur sont eux-mêmes essentiellement des rangs, ce qui, je suppose, rend l'analyse des couleurs non paramétrique.
Le deuxième fichier "extension linéaire divisée par le temps" est vraiment la "viande" car il reflète toutes les données sous forme de changement relatif ou en pourcentage (c'est-à-dire que l'élément temporel a été supprimé). L'exception est Fv/Fm, où je montre juste les données du fichier. On pourrait affirmer que les changements temporels réels de temps en temps sont moins importants (et finiront probablement par être un chiffre supplémentaire en ligne) par rapport aux effets globaux indiqués dans ce deuxième tableau, donc je vais essayer le diagramme fractionné susmentionné avec ce tableau (ainsi qu'avec votre fichier récapitulatif mutualisé).
Re : Séparer les parcellesRe : Séparer les parcellesJe pourrais ajouter qu'après avoir examiné votre situation, les données récapitulatives, je pense, devraient être analysées comme une parcelle divisée où Tank se trouve dans la parcelle entière et la factorielle de la lumière et de la nourriture se trouve dans la sous-parcelle. Cette analyse peut être effectuée pour chaque période. Faites-moi savoir si vous avez besoin d'aide pour le faire.Re : Séparer les parcellesAnderson,
L'ensemble de données joint n'avait aucun script joint ?
Je ne sais pas ce que serait un changement pratique dans l'une des variables de réponse ? Alors regardez d'abord les données. Y a-t-il une signification pratique aux changements dans les variables de réponse
J'ai re-attaché votre jeu de données avec 7 scripts :
1. Multivariée examinant les 3 variables de réponse (graphique des valeurs aberrantes de Mahalonobis également). Notez certaines des valeurs aberrantes. Ces réponses devraient-elles être corrélées ?
2. Générateur de graphiques simple (2 façons) de regarder les données avant de trop vous soucier des tests statistiques
3. Diagramme de variabilité 3 variables de réponse (colorées par la nourriture)
4. Tableau de gamme pour les répétitions (je crois qu'il y en a 5 ?)
J'ai également résumé les données avec ma meilleure estimation (résumé des données). Cela peut être analysé plus en détail, mais vous devez l'examiner avant de le faire.
Re : Séparer les parcellesBonjour,
Merci d'avoir regardé cela. Je joins la table de données avec un script car cela pourrait mieux l'expliquer. BW = poids flottant (taille du corail), et Fv/Fm et la couleur sont deux variables de réponse supplémentaires. Je pense que j'ai bien configuré la partie des mesures répétées (le fragment de corail est le sujet qui est évalué à plusieurs reprises au fil du temps). Je suppose que je pensais que le réservoir était littéralement divisé en trois parcelles, donc je devrais en tenir compte d'une manière ou d'une autre dans le modèle, car on pourrait affirmer que les niveaux de lumière à l'intérieur du réservoir ne sont pas indépendants les uns des autres puisqu'ils sont dans la même réplique bloc (c'est-à-dire le réservoir). Le fait est que l'effet d'alimentation est si fort que quel que soit le modèle final, les résultats ne changent guère, mais je veux quand même m'assurer de le présenter correctement ! Peut-être qu'il sera important de montrer l'interaction du réservoir et de la lumière (réservoir) pour s'assurer que les effets de lumière sont similaires d'un réservoir à l'autre. Je n'ai jamais mis en place une expérience comme celle-ci, alors j'essaie toujours de comprendre!
Re : Séparer les parcellesDésolé, j'ajouterais que vous pourriez même considérer ces données comme un plan d'échantillonnage. Réservoir à réservoir au fil du temps, dans le réservoir (confondu avec corail à corail/source de lumière), système de mesure (répétition)Re : Séparer les parcellesÀ mon humble avis, vous n'avez pas affaire à une conception en parcelles divisées. Vous avez une lumière imbriquée dans le réservoir ; lumière (réservoir). Il serait physiquement impossible d'imbriquer le réservoir dans la lumière comme vous l'avez décrit. Les multiples mesures au fil du temps peuvent être évaluées de plusieurs façons :
1. Créez une variable de réponse qui décrit le changement de croissance au fil du temps (peut-être la pente de la ligne, ou une autre mesure du taux de changement),
2. Traiter chaque temps de réponse comme une variable de réponse distincte,
3. Traiter le temps comme une variable aléatoire dans le modèle (qui serait inassignable)
Je déduis de votre description qu'à chaque période, vous avez également de multiples mesures des coraux. Ceux-ci seraient des répétitions et peuvent être utilisés pour évaluer le système de mesure (éventuellement confondu avec la variabilité au sein du corail).
