Tenemos un modelo genérico que usamos para estudios de invernadero que usa repeticiones y submuestras como factores aleatorios anidados. Algunos de sus factores tienen submuestras y otros no. ¿Es perjudicial incluir la submuestra aleatoria, factor anidado en el modelo cuando no hay una submuestra para esa variable en particular?
No, no es perjudicial. Solo se estimará que tiene un componente de varianza de 0 y luego no afectará el modelado de los parámetros fijos. Es más correcto eliminarlo del modelo, por supuesto, pero en mi experiencia hay muy poca diferencia.
Cuando trabajamos con factores aleatorios que SABEMOS que tenemos componentes de varianza positiva "significativos" (cuando son estimables), normalmente recomiendo eliminar la marca de verificación en Componentes de varianza ilimitada (en el cuadro de diálogo del modelo), ya que luego se estimarán en 0 y no (por oportunidad) a algo negativo. Las pruebas de los parámetros fijos serán más correctas con los componentes de varianza ilimitada, pero de nuevo, en mi experiencia, la diferencia es muy pequeña.
