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Parcelas divididas

Estoy ayudando a un colega a analizar algunos datos, y montó su experimento de una manera simple, pero en la que nunca he visto. Tenía corales de arrecife en acuarios y quería ver en qué condiciones crecen mejor. Normalmente, tendrías muchos tanques, cada uno con su propio conjunto de condiciones, pero él usó tanques enormes (para hacerlos más "parecidos a un arrecife") en los que las condiciones variaban DENTRO del tanque. Me refiero específicamente a la luz. Básicamente, colocó los corales a tres profundidades para que recibieran diferentes niveles de luz. Para mí, este parecería ser un ejemplo clásico de un diseño de trama dividida, pero lo que me resulta extraño es que en realidad solo existe el tanque (trama completa) y la luz dentro del tanque como subtrama, mientras que la mayoría de los ejemplos que he visto son un tratamiento efectivamente anidado dentro de otro. Después de ver un seminario web fantástico sobre la plataforma de modelos mixtos de JMP a cargo de Jian Cao ( https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/linear-mixed-models-using-jmp-pro.html ), que he visto no menos de 5 a 7 veces en su totalidad, parecería que simplemente necesitaría anidar el tanque dentro de la luz en el cuadro de diálogo de modelo mixto "aleatorio" para acomodar el diseño de parcela dividida. En realidad, el diseño es más complicado porque hay un elemento temporal y se toman medidas repetidas en corales que se evaluaron en diferentes puntos de tiempo, pero JMP puede manejar eso siempre que use una plataforma de medidas repetidas que permita efectos aleatorios (por ejemplo, varianzas desiguales). pero no desestructurados).

 

Lo que me confunde (suponiendo que mi anidamiento del tanque dentro de la luz fuera correcto) es el resultado: JMP anidó automáticamente mi medida repetida (los fragmentos de coral evaluados con el tiempo) dentro de mi efecto aleatorio (ver imagen). Y se ha presentado como luz (tanque) en lugar de tanque (luz). ¿Por qué la medida repetida se anida dentro del diagrama dividido y el hecho de que el valor p de Wald sea altamente significativo me dice que mi variación debido a factores aleatorios y repetidos es tan alta que resulta problemática?

Diseño de experimentosIngeniería de Calidad y ProcesosRe: Parcelas divididas

Gracias por los consejos y sugerencias. Debí haber explicado mejor el experimento en el post inicial. Supongo que optaron por este extraño diseño porque los acuarios son tan grandes y difíciles de mantener, por lo que optaron por tener algunos grandes con parcelas divididas, en lugar de 10-20 individuales. De hecho, ¡la naturaleza extraña de su diseño fue el principal impulso de mi publicación para empezar!

 

Incluso cuando se agrupan los datos a través de fragmentos dentro de cada tanque x luz x comida (n=18 muestras) en el archivo de resumen, aún puede ver 1-2 valores atípicos multivariados. Uno de ellos ya lo había marcado desde el PCA porque básicamente se sienta solo. Parece que son los datos de crecimiento los que lo impulsan, así que tendré que preguntarle al estudiante al respecto. Tal vez algunos fragmentos estaban muriendo.  

 

Midieron la luz en los tres niveles (100, 150 y 250 umol/m2/s de radiación fotosintéticamente activa), por lo que no me preocupa eso, excepto si se argumentara que, debido a que las profundidades eran inherentemente diferentes (30, 20, y 10 cm, respectivamente) esto podría sesgar los hallazgos. Esta es una preocupación legítima si algo más varió a través de las profundidades (como el flujo). ¡Si nada más, ha sido una experiencia de aprendizaje para mí porque nunca había visto un experimento configurado de esta manera! De todos modos, gracias por toda su ayuda y consejos.

 

Re: Parcelas divididas

Si me permite, tengo algunos comentarios/preguntas adicionales:

1. Como suele ser el caso, la situación es difícil de comunicar y más complicada de lo que se describió originalmente. Esto no pretende ser una acusación. A menudo sugiero describir gráficamente el plan de muestreo. Originalmente pensé que solo había 1 tanque. No tengo idea de lo que era un recipiente o un fragmento... ¿Recién ahora reconozco que la alimentación no se hizo al azar y que también fue necesario trasladarla a otro tanque?

Tenga en cuenta que TODAS las conclusiones, las herramientas para analizar, las preguntas que se pueden responder, la confianza en su capacidad para extrapolar DEPENDEN de cómo adquirió los datos.

2. ¿Por casualidad midió la transmisión de luz entre las 3 profundidades? ¿Por qué usaste 3 profundidades? ¿Por qué no 2 extremos para estimar el efecto?

3. Encontré múltiples instancias de puntos de datos inusuales (como una causa especial). Estos deben entenderse y luego manejarse adecuadamente antes de realizar cualquier análisis cuantitativo. No resumí esas otras Y en ese archivo que adjunté anteriormente. Realmente creo que debe considerar esos "valores atípicos" antes de resumir.  

4. Yo siempre "predico" el análisis debe seguir 3 pasos:

• Práctico: ¿Tienen sentido los datos? ¿Cómo se compara con las predicciones hechas? ¿Algún patrón obvio? ¿La variable de respuesta varió lo suficiente como para ser significativa? El significado práctico es SIEMPRE más importante que el significado estadístico.
• Gráfico: está buscando patrones en la variable de respuesta y haciendo coincidir esos patrones con los cambios en las variables independientes. Esto se hace mejor gráficamente.
• Cuantitativo: OK, así que desea aumentar su confianza en los resultados. Pienso en el análisis cuantitativo con 2 propósitos: 1. ¿Me perdí algún patrón, 2. ¿El patrón que veo realmente está ahí?

5. Cada vez que tenga una evaluación subjetiva, debe pensar en considerar los errores dentro y entre los inspectores. Sí, la escala de colores es un conjunto de datos ordinales. El uso de una escala ordinal para la percepción sensorial se puede mejorar mucho con un poco de reflexión. Escribí algunas notas sobre el tema y las adjunté.

6. George Box me dijo una vez, parafraseado: La única razón para hacer una transformación es simplificar el modelo, no mejorar el análisis estadístico.

 

 

Re: Parcelas divididas

Muchas gracias por pasar todo este tiempo mirando mis datos. Permítame responder algunas de sus preguntas.

 

El diseño experimental es básicamente: 5 colonias de coral divididas en 25 fragmentos de 2 g, un subconjunto de 18 de los cuales se utilizaron en experimentos (n=90 fragmentos de coral). De hecho, tomé algunas de las sugerencias de Jian Cao para ver la función de coeficientes aleatorios de anidamiento para asegurar que los corales esencialmente comenzaran de manera similar (esto podría NO ser el caso, ya que diferentes fragmentos podrían mostrar una recuperación diferente al ser arrancados de su colonia original) .

 

Se colocaron 30 fragmentos de coral en cada uno de los tres tanques. Dentro de cada tanque, se colocaron 10 fragmentos en cada una de las tres profundidades (que corresponden a diferentes niveles de luz). Se alimenta la mitad de las 10 colonias en cada grupo de luz x tanque. La alimentación en realidad se realiza transportándolos a otro lugar, por lo que no es como si hubiera un "contenedor" de luz x alimento estratificado físicamente en cada tanque. Entonces, "contenedor" en mi tabla es en realidad solo "tanque x luz x comida" = 3 x 3 x 2 = 18 contenedores, cada uno con 5 fragmentos. En otras palabras, hay seis tratamientos de factor fijo (alimentos x grupos ligeros) con tres tanques. Así que creo que tienes razón: es tanque como la trama completa y luz x comida como la trama secundaria dentro del tanque. El fragmento es el sujeto repetido y el tiempo es el compás repetido. ¿Significa eso que, bajo efectos aleatorios en la plataforma del modelo mixto, debo incluir tanque Y luz x comida (tanque)? Creo que es solo lo último, ya que luz x comida (tanque) es literalmente todo el diseño (parcela secundaria anidada dentro de la trama completa). He adjuntado una nueva tabla de datos con este script. El último quizás no se guardó correctamente.

 

Tus figuras se parecen a las mías. Lo que salta a la vista es que la comida parece tener un efecto más fuerte que la luz. Ese es el punto principal del estudio, de hecho. Nunca antes había visto estos gráficos de control y variabilidad, pero esta podría ser una buena manera de mostrar la influencia relativa del tiempo y el tanque. Por lo general, utilizo la detección de predictores o el modelo de ajuste + efectos aleatorios para todos los parámetros para llegar a esto de una manera diferente (es decir, qué factores generaron la mayor variación en sus respuestas). En realidad, si observa BW solo, la luz tiene un efecto más fuerte que la comida (lo cual no es significativo), razón por la cual la "tasa de crecimiento específica" que se encuentra en la segunda tabla que adjunto podría ser el camino a seguir (es decir, tasa relativa de aumento de tamaño en lugar de datos de tamaño sin procesar).

 

Dos factores se correlacionan tanto como para ser redundantes. Creo que no incluí uno de ellos (TLE) en el archivo que envié. Básicamente, observamos el tamaño 2-3 de diferentes maneras, ya que el análisis del tamaño de los corales es sorprendentemente discutido. Pero al final, responden de manera similar al tratamiento. Fv/Fm es un indicador de la fotosíntesis y, si bien es estadísticamente significativo, estamos hablando de un rango de 0,7 = media baja a 0,74 = media alta. Literalmente escribí una oración en el manuscrito que decía: "Aunque los factores experimentales influyeron de manera muy significativa, no estaba claro si tales diferencias son biológicamente relevantes". La gente de la fotosíntesis me matará porque se ha convertido en la norma construir grandes historias sobre cambios minúsculos en esta variable de respuesta (con lo que obviamente no estoy de acuerdo). Por el contrario, el peso aumentó de 2 g a 9 g durante 140 días (más de 4 veces), lo que probablemente sea el punto de venta de todo el documento porque es un valor sin precedentes.

 

He estado box-cox transformando los datos decididamente no distribuidos normalmente. Los puntajes de color son en sí mismos esencialmente rangos, lo que supongo que hace que el análisis de color no sea paramétrico.

 

El segundo archivo "extensión lineal dividida por tiempo" es realmente la "carne" porque refleja todos los datos como un cambio relativo o porcentual (es decir, se ha eliminado el elemento temporal). La excepción es Fv/Fm, donde solo muestro los datos del archivo. Se podría argumentar que los cambios temporales reales de vez en cuando son menos importantes (y probablemente terminarán como una figura suplementaria en línea) en comparación con los efectos generales que se muestran en esta segunda tabla, así que voy a probar el diagrama dividido mencionado anteriormente con esta tabla. (así como con su archivo de resumen agrupado).

Re: Parcelas divididasRe: Parcelas divididasPodría agregar que, después de observar su situación, creo que los datos de resumen deben analizarse como una parcela dividida en la que Tank está en toda la parcela y el factorial de la luz y la comida están en la subparcela. Este análisis podría hacerse para cada período de tiempo. Avísame si necesitas ayuda para hacer esto.Re: Parcelas divididas

anderson,

¿El conjunto de datos adjunto no tenía ningún script adjunto?

No sé cuál sería un cambio práctico en alguna de las variables de respuesta. Así que mira los datos primero. ¿Hay algún significado práctico para los cambios en las variables de respuesta?

He vuelto a adjuntar su conjunto de datos con 7 scripts:

1. Observación multivariante de las 3 variables de respuesta (también gráfico de valores atípicos de Mahalonobis). Tenga en cuenta algunos de los valores atípicos. ¿Deberían correlacionarse esas respuestas?

2. Creador de gráficos simple (2 formas) para ver los datos antes de preocuparse demasiado por las pruebas estadísticas

3. Gráfica de variabilidad 3 variables de respuesta (coloreadas por Alimentos)

4. Gráfico de rango para repeticiones (¿creo que hay 5?)

 

También resumí los datos con mi mejor suposición (Resumen de datos). Esto se puede analizar más a fondo, pero debe revisarlo antes de hacerlo.

Re: Parcelas divididas

Hola,

Gracias por mirar eso. Adjunto la tabla de datos con un script ya que eso podría explicarlo mejor. BW=peso flotante (tamaño del coral), y Fv/Fm y el color son dos variables de respuesta adicionales. Creo que tengo bien configurada la parte de medidas repetidas (el fragmento de coral es el tema que se evalúa repetidamente a lo largo del tiempo). Supongo que estaba pensando que el tanque se dividió literalmente en tres parcelas, por lo que tendría que acomodar eso de alguna manera en el modelo, ya que se podría argumentar que los niveles de luz dentro del tanque no son independientes entre sí, ya que están dentro de la misma réplica. bloque (es decir, el tanque). El hecho es que el efecto de alimentación es tan fuerte que no importa cuál sea el modelo final, los resultados apenas cambian, ¡pero aún así quiero asegurarme de presentarlo correctamente! Tal vez lo que será importante mostrar es la interacción del tanque y la luz (tanque) para garantizar que los efectos de la luz sean similares en todos los tanques. Nunca he creado un experimento como este, ¡así que todavía estoy tratando de entenderlo!

Re: Parcelas divididasLo siento, podría agregar, incluso podría ver estos datos como un plan de muestreo. Tanque a tanque a lo largo del tiempo, dentro del tanque (confundido con coral a coral/fuente de luz), sistema de medición (repeticiones)Re: Parcelas divididas

En mi humilde opinión, no se trata de un diseño de parcela dividida. Tienes luz anidada dentro del tanque; luz (tanque). Sería físicamente imposible anidar el tanque dentro de la luz como lo ha descrito. Las múltiples medidas a lo largo del tiempo se pueden evaluar de varias maneras:

1. Cree una variable de respuesta que describa el cambio en el crecimiento a lo largo del tiempo (quizás la pendiente de la línea o alguna otra métrica de tasa de cambio),

2. Tratar cada respuesta de tiempo como una variable de respuesta separada,

3. Tratar el tiempo como una variable aleatoria en el modelo (que sería inasignable)

 

Deduzco de su descripción que en cada período de tiempo, también tiene múltiples medidas de los corales. Estas serían repeticiones y se pueden usar para evaluar el sistema de medición (posiblemente confundidas con la variabilidad dentro del coral).