Geteilte GrundstückeIch helfe einem Kollegen bei der Analyse einiger Daten, und er hat sein Experiment auf einfache Weise aufgebaut, die ich jedoch noch nie gesehen habe. Er hatte Riffkorallen in Aquarien und wollte sehen, unter welchen Bedingungen sie am besten wachsen. Normalerweise hätte man viele Becken, jedes mit seinen eigenen Bedingungen, aber er verwendete riesige Becken (um sie „riffähnlicher“ zu machen), in denen die Bedingungen INNERHALB des Beckens variierten. Ich beziehe mich speziell auf Licht. Er positionierte die Korallen grundsätzlich in drei Tiefen, sodass sie unterschiedliche Lichtstärken erhielten. Für mich scheint dies ein klassisches Beispiel für ein Split-Plot-Design zu sein, aber was mir seltsam vorkommt, ist, dass es eigentlich nur den Tank (gesamter Plot) und das Licht im Tank als Nebenplot gibt, während dies bei den meisten Beispielen, die ich gesehen habe, der Fall ist Eine Behandlung ist effektiv in eine andere verschachtelt. Nachdem ich mir ein fantastisches Webinar über die gemischte Modellplattform von JMP von Jian Cao angesehen hatte ( https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/linear-mixed-models-using-jmp-pro.html ), das ich in seiner Gesamtheit nicht weniger als 5-7 Mal gesehen habe, scheint es, dass ich den Tank einfach im Licht unter dem „zufälligen“ Dialog mit gemischten Modellen verschachteln müsste, um dem Split-Plot-Design gerecht zu werden. Das Design ist tatsächlich komplizierter, da es ein zeitliches Element und wiederholte Messungen an Korallen gibt, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten bewertet wurden. JMP kann dies jedoch bewältigen, solange Sie eine Plattform für wiederholte Messungen verwenden, die zufällige Effekte (z. B. ungleiche Varianzen) zulässt aber nicht unstrukturiert).
Was mich verwirrt (vorausgesetzt, meine Verschachtelung des Tanks im Licht war korrekt), ist die Ausgabe: JMP hat meine wiederholte Messung (die über die Zeit bewerteten Korallenfragmente) automatisch innerhalb meines Zufallseffekts verschachtelt (siehe Bild). Und es wurde als leicht (Tank) und nicht als Panzer (leicht) präsentiert. Warum wird die wiederholte Messung im geteilten Diagramm verschachtelt und sagt mir die Tatsache, dass der Wald-p-Wert hochsignifikant ist, dass meine Variation aufgrund zufälliger und wiederholter Faktoren so groß ist, dass sie problematisch ist?
VersuchsplanungQualitäts- und VerfahrenstechnikBetreff: Geteilte PlotsVielen Dank für die Ratschläge und Vorschläge. Ich hätte das Experiment im ersten Beitrag besser erklären sollen. Ich vermute, dass sie sich für dieses seltsame Design entschieden haben, weil die Aquarien so groß und so schwer zu pflegen sind, also haben sie sich für ein paar große Aquarien mit geteilten Parzellen statt für 10 bis 20 einzelne Aquarien entschieden. Tatsächlich war die seltsame Art ihres Designs von Anfang an der Hauptgrund für meinen Beitrag!
Selbst wenn Sie die Daten über Fragmente innerhalb jedes Tanks x Licht x Futter (n=18 Proben) in der Zusammenfassungsdatei zusammenfassen, können Sie immer noch 1-2 multivariate Ausreißer erkennen. Eines davon hatte ich bereits von der PCA gemeldet, weil es im Grunde genommen von alleine bleibt. Es scheinen die Wachstumsdaten zu sein, die es vorantreiben, also muss ich den Studenten danach fragen. Vielleicht starben einige Fragmente.
Sie haben Licht auf den drei Ebenen gemessen (100, 150 und 250 umol/m2/s photosynthetisch aktive Strahlung), daher mache ich mir darüber keine Sorgen, außer wenn man das argumentieren würde, weil die Tiefen von Natur aus unterschiedlich waren (30, 20, bzw. 10 cm) könnte dies die Ergebnisse verfälschen. Dies ist ein berechtigtes Problem, wenn etwas anderes über die Tiefen hinweg variiert (z. B. die Strömung). Nicht zuletzt war es eine Lernerfahrung für mich, denn ich habe noch nie ein so aufgebautes Experiment gesehen! Wie auch immer, vielen Dank für all Ihre Hilfe und Ratschläge.
Betreff: Geteilte PlotsWenn Sie mir etwas erlauben, habe ich einige zusätzliche Kommentare/Fragen:
1. Wie so oft ist die Situation schwierig zu kommunizieren und komplizierter als ursprünglich beschrieben. Dies soll keine Anklage sein. Ich schlage oft vor, den Probenahmeplan grafisch zu beschreiben. Ich dachte ursprünglich, dass es nur einen Tank gibt. Keine Ahnung, was ein Behälter oder ein Fragment war ... Mir ist gerade erst klar geworden, dass die Fütterung nicht zufällig erfolgte und dass sie auch in einen anderen Tank verlegt werden musste?
Machen Sie sich bewusst, dass ALLE Schlussfolgerungen, Tools zur Analyse, Fragen, die beantwortet werden können, und das Vertrauen in Ihre Fähigkeit zur Extrapolation davon abhängen, wie Sie die Daten erfasst haben.
2. Haben Sie zufällig die Lichtdurchlässigkeit zwischen den 3 Tiefen gemessen? Warum haben Sie 3 Tiefen verwendet? Warum nicht 2 Extreme, um den Effekt abzuschätzen?
3. Ich habe mehrere Fälle ungewöhnlicher Datenpunkte gefunden (z. B. aus besonderem Grund). Diese sollten verstanden und dann richtig gehandhabt werden, bevor eine quantitative Analyse durchgeführt wird. Ich habe diese anderen Ys in der Datei, die ich zuvor angehängt habe, nicht zusammengefasst. Ich denke wirklich, dass Sie diese „Ausreißer“ berücksichtigen müssen, bevor Sie zusammenfassen.
4. Ich „prediere“ immer, dass die Analyse drei Schritten folgen sollte:
- Praktisch: Sind die Daten sinnvoll? Wie ist es im Vergleich zu gemachten Vorhersagen? Irgendwelche offensichtlichen Muster? Variierte die Antwortvariable ausreichend, um aussagekräftig zu sein? Die praktische Signifikanz ist IMMER wichtiger als die statistische Signifikanz.
- Grafisch: Sie suchen nach Mustern in der Antwortvariablen und gleichen diese Muster den Änderungen in den unabhängigen Variablen zu. Dies geschieht am besten grafisch.
- Quantitativ: OK, Sie möchten also Ihr Vertrauen in die Ergebnisse stärken. Ich denke an quantitative Analyse aus zwei Gründen: 1. Habe ich ein Muster übersehen, 2. Ist das Muster, das ich sehe, wirklich da?
5. Wenn Sie eine subjektive Bewertung vornehmen, müssen Sie die Fehler innerhalb und zwischen den Inspektoren berücksichtigen. Ja, die Farbskala ist ein ordinaler Datensatz. Die Verwendung einer Ordinalskala für die Sinneswahrnehmung kann mit etwas Überlegung erheblich verbessert werden. Ich habe einige Notizen zu dem Thema geschrieben und diese Notizen angehängt.
6. George Box sagte mir einmal, paraphrasiert: Der einzige Grund für eine Transformation ist die Vereinfachung des Modells und nicht die Verbesserung der statistischen Analyse.
Betreff: Geteilte PlotsVielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, sich meine Daten anzusehen. Erlauben Sie mir, einige Ihrer Fragen zu beantworten.
Der Versuchsaufbau besteht im Wesentlichen aus 5 Korallenkolonien, aufgeteilt in 25 2-g-Fragmente, von denen eine Untergruppe von 18 in Experimenten verwendet wurde (n = 90 Korallenfragmente). Ich habe tatsächlich einige von Jian Caos Vorschlägen übernommen und mir die Funktion der Zufallskoeffizienten für die Verschachtelung angeschaut, um sicherzustellen, dass die Korallen im Grunde alle gleich angefangen haben (dies könnte durchaus NICHT der Fall sein, da verschiedene Fragmente eine unterschiedliche Erholung nach dem Abreißen von ihrer Elternkolonie aufweisen könnten). .
In jedem der drei Becken wurden 30 Korallenfragmente platziert. In jedem Tank wurden 10 Fragmente in drei Tiefen platziert (die unterschiedlichen Lichtstärken entsprechen). Die Hälfte der 10 Kolonien in jeder Light-X-Tankgruppe wird gefüttert. Das Futter wird tatsächlich durch den Transport an einen anderen Ort hergestellt, es ist also nicht so, dass sich in jedem Tank ein physisch geschichteter „Licht x Futter“-„Behälter“ befindet. „Behälter“ in meiner Tabelle ist also eigentlich nur „Tank x Licht x Lebensmittel“ = 3 x 3 x 2 = 18 Behälter mit jeweils 5 Fragmenten. Mit anderen Worten: Es gibt sechs Behandlungen mit festen Faktoren (Lebensmittel x leichte Gruppen) mit drei Tanks. Ich denke also, dass Sie Recht haben: Es handelt sich um „Tank“ als gesamte Handlung und „Light x Food“ als Nebenhandlung innerhalb des Tanks. Fragment ist das wiederholte Subjekt und Zeit ist das wiederholte Maß. Bedeutet das, dass ich bei zufälligen Effekten in der gemischten Modellplattform Tank UND Licht x Nahrung (Tank) einbeziehen sollte? Ich denke, es ist genau das Letztere, da Licht x Nahrung (Tank) buchstäblich das gesamte Design darstellt (die Nebenhandlung ist in der gesamten Handlung verschachtelt). Ich habe diesem Skript eine neue Datentabelle beigefügt. Der letzte wurde vielleicht nicht richtig gespeichert.
Deine Figuren ähneln meinen. Was auffällt, ist, dass Nahrung eine stärkere Wirkung zu haben scheint als Licht. Das ist tatsächlich der Hauptpunkt der Studie. Ich hatte diese Kontroll- und Variabilitätsdiagramme noch nie zuvor gesehen, aber dies könnte eine gute Möglichkeit sein, den relativen Einfluss von Zeit und Tank darzustellen. Normalerweise verwende ich Prädiktor-Screening oder Anpassungsmodell + Zufallseffekte für alle Parameter, um dies auf unterschiedliche Weise zu erreichen (z. B. welche Faktoren die größte Variation in Ihren Antworten hervorgerufen haben). Tatsächlich hat Licht, wenn man nur den BW betrachtet, eine stärkere Wirkung als Nahrung (was nicht signifikant ist), weshalb die „spezifische Wachstumsrate“ in der zweiten Tabelle, die ich beifüge, der richtige Weg sein könnte (d. h. relative Rate der Größenzunahme statt Rohgrößendaten).
Zwei Faktoren korrelieren so sehr, dass sie überflüssig sind. Ich glaube, ich habe eines davon (TLE) nicht in die von mir gesendete Datei aufgenommen. Grundsätzlich haben wir uns die Größe 2-3 auf unterschiedliche Weise angesehen, da die Analyse der Korallengröße überraschenderweise umstritten ist. Aber am Ende reagieren sie ähnlich auf die Behandlung. Fv/Fm ist ein Indikator für die Photosynthese, und obwohl statistisch signifikant, sprechen wir von einem Bereich von 0,7 = Mittelwert niedrig bis 0,74 = Mittelwert hoch. Ich schrieb im Manuskript wörtlich einen Satz, in dem es hieß: „Obwohl die experimentellen Faktoren einen erheblichen Einfluss hatten, war unklar, ob solche Unterschiede biologisch relevant sind.“ Die Photosynthese-Leute werden mich abschlachten, weil es zur Norm geworden ist, große Geschichten über winzige Änderungen dieser Reaktionsvariablen aufzubauen (womit ich offensichtlich nicht einverstanden bin). Im Gegensatz dazu stieg das Gewicht innerhalb von 140 Tagen von 2 g auf 9 g (über das Vierfache), was wahrscheinlich das Verkaufsargument für das gesamte Papier sein wird, da es beispiellos hoch ist.
Ich habe die entschieden nicht normalverteilten Daten per Box-Cox transformiert. Die Farbbewertungen selbst sind im Wesentlichen Ränge, wodurch die Farbanalyse meiner Meinung nach nicht parametrisch ist.
Die zweite Datei „lineare Erweiterung nach Zeit aufgeteilt“ ist eigentlich das „Fleisch“, da sie alle Daten als relative oder prozentuale Änderung widerspiegelt (dh das zeitliche Element wurde entfernt). Die Ausnahme ist Fv/Fm, wo ich nur die Dateidaten zeige. Man könnte argumentieren, dass die tatsächlichen zeitlichen Veränderungen von Zeit zu Zeit weniger wichtig sind (und wahrscheinlich als ergänzende Online-Zahl enden werden) im Vergleich zu den in dieser zweiten Tabelle gezeigten Gesamteffekten, daher werde ich das oben erwähnte Split-Plot mit dieser Tabelle ausprobieren (sowie mit Ihrer gepoolten Zusammenfassungsdatei).
Betreff: Geteilte PlotsBetreff: Geteilte PlotsIch könnte hinzufügen, dass nach Betrachtung Ihrer Situation die Zusammenfassungsdaten meiner Meinung nach als Split-Plot analysiert werden sollten, wobei Tank im gesamten Plot und die Fakultät für Licht und Nahrung im Nebenplot enthalten sind. Diese Analyse könnte für jeden Zeitraum durchgeführt werden. Lassen Sie mich wissen, wenn Sie dabei Hilfe benötigen.Betreff: Geteilte PlotsAnderson,
An den angehängten Datensatz waren keine Skripte angehängt?
Ich weiß nicht, was eine praktische Änderung an einer der Antwortvariablen wäre? Schauen Sie sich also zuerst die Daten an. Haben die Änderungen der Antwortvariablen eine praktische Bedeutung?
Ich habe Ihren Datensatz mit 7 Skripten erneut angehängt:
1. Multivariate Betrachtung der 3 Antwortvariablen (auch Mahalonobis-Ausreißerdiagramm). Beachten Sie einige der Ausreißer. Sollten diese Antworten korrelieren?
2. Einfacher Diagrammersteller (2 Möglichkeiten), um die Daten anzusehen, bevor Sie sich zu viele Gedanken über die statistischen Tests machen
3. Variabilitätsdiagramm 3 Antwortvariablen (gefärbt durch Lebensmittel)
4. Bereichstabelle für Wiederholungen (ich glaube, es sind 5?)
Ich habe die Daten auch nach meiner besten Schätzung zusammengefasst (Datenzusammenfassung). Dies kann weiter analysiert werden, aber Sie müssen es sich vorher ansehen.
Betreff: Geteilte PlotsHallo,
Vielen Dank, dass Sie sich das angesehen haben. Ich hänge die Datentabelle mit einem Skript an, da dies es vielleicht besser erklärt. BW = Auftriebsgewicht (Korallengröße) und Fv/Fm und Farbe sind zwei zusätzliche Antwortvariablen. Ich glaube, ich habe den Teil mit den wiederholten Messungen richtig eingerichtet (das Korallenfragment ist das Thema, das im Laufe der Zeit immer wieder bewertet wird). Ich glaube, ich dachte, dass der Tank buchstäblich in drei Parzellen aufgeteilt war, also müsste ich das irgendwie im Modell berücksichtigen, da man argumentieren könnte, dass die Lichtstärken innerhalb des Tanks nicht unabhängig voneinander sind, da sie sich im selben Replikat befinden Block (d. h. der Tank). Tatsache ist, dass der Feeding-Effekt so stark ist, dass sich die Ergebnisse unabhängig vom endgültigen Modell kaum ändern, ich möchte aber trotzdem sicherstellen, dass ich es richtig präsentiere! Vielleicht ist es wichtig, die Interaktion von Tank und Licht (Tank) zu zeigen, um sicherzustellen, dass die Lichteffekte bei allen Tanks ähnlich sind. Ich habe noch nie ein solches Experiment durchgeführt, also versuche ich immer noch, mich damit auseinanderzusetzen!
Betreff: Geteilte PlotsEntschuldigung, ich möchte hinzufügen, dass Sie diese Daten möglicherweise sogar als Stichprobenplan betrachten. Tank-zu-Tank im Zeitverlauf, innerhalb des Tanks (verwechselt mit Koralle zu Koralle/Lichtquelle), Messsystem (Wiederholungen)Betreff: Geteilte PlotsMeiner Meinung nach haben Sie es nicht mit einem Split-Plot-Design zu tun. Sie haben Licht im Tank verschachtelt; leichter Panzer). Es wäre physikalisch unmöglich, einen Tank im Licht zu nisten, wie Sie es beschrieben haben. Die mehreren Messungen im Zeitverlauf können auf verschiedene Arten ausgewertet werden:
1. Erstellen Sie eine Antwortvariable, die die Änderung des Wachstums im Laufe der Zeit beschreibt (vielleicht die Steigung der Linie oder eine andere Metrik für die Änderungsrate).
2. Behandeln Sie jede Zeitantwort als separate Antwortvariable.
3. Behandeln Sie die Zeit als Zufallsvariable im Modell (die nicht zuweisbar wäre).
Ich entnehme Ihrer Beschreibung, dass Sie zu jedem Zeitpunkt auch mehrere Messungen der Korallen haben. Hierbei handelt es sich um Wiederholungen, die zur Beurteilung des Messsystems verwendet werden können (möglicherweise verwechselt mit der Variabilität innerhalb der Korallen).
