La variable se confond avec le résiduSalut,
J'essaie d'analyser les données pour une étude interlaboratoire avec un modèle mixte, c'est une conception imbriquée avec 5 variables, la variable dépendante est les titres, la structure de mon analyse est la suivante
Effet fixe
Échantillon (30 de)
Effets aléatoires
Échantillon*Labo (3 niveaux)
Exemple*Jour (3 niveaux)
Échantillon*Exécution (2 niveaux)
Répliquer[Sample,Lab,Day,Run] (la réplication a 2 niveaux)
Échantillon*Labo*Jour
Je reçois le message d'erreur que Replicate[Sample,Lab,Day,Run] confond avec le résidu. C'est la première fois que je rencontre ce message et je ne suis pas sûr de ce qu'il me dit, est-ce que quelqu'un a déjà rencontré ce problème et comment a-t-il surmonté il??
Merci
Mick
Modélisation statistique avancéeIngénierie Qualité et ProcédésRe : Variable confondue avec résiduNon.
Oui, les répétitions sont corrélées, mais la corrélation est prise en compte par les autres termes du modèle. Je n'inclurais pas explicitement la réplication dans le modèle. Elle est implicitement incluse comme variance résiduelle. L'hypothèse du modèle de régression linéaire habituel est que la variance résiduelle est indépendante du niveau de réponse. Assurez-vous d’effectuer soigneusement une analyse résiduelle pour vérifier cette hypothèse ainsi que d’autres.
En d’autres termes, la structure que vous avez définie, y compris l’imbrication, est correcte, mais il n’est pas nécessaire d’inclure le niveau le plus bas de la structure dans les termes du modèle.
Re : Variable confondue avec résiduL'échantillon tel que vous le définissez et l'utilisez a un effet FIXE sur la réponse.
Encore une fois, incluez les principaux effets pour répondre aux questions principales. Vous pouvez inclure des termes croisés pour estimer et tester les effets d'interaction si vous soupçonnez que l'effet des autres facteurs change d'un échantillon à l'autre. Est-ce une attente raisonnable ? Y a-t-il un précédent à cela ? Ou peut-on l’exclure a priori ?
Re : Variable confondue avec résiduJe surestime peut-être le nombre de niveaux dans les données, si je souhaitais inclure le niveau de données le plus bas, les répliquer seraient corrélées et la même chose pourrait être dite de l'exécution, pas pour le jour donc
Échantillon
Laboratoire
Jour
Exécuter[Lab, Jour]
Répliquer[Lab,Jour,Exécution]
Donc Sample, Lab et Day comme effets principaux ont du sens, et en raison du regroupement dans Replicate et Run, ils devraient être spécifiés comme imbriqués ??
Est-ce que cela vous semble correct ?
Re : Variable confondue avec résiduMerci pour votre aide @Mark_Bailey , c'est très apprécié, c'est intéressant, et je suppose que cela dépend de la question de recherche à laquelle je veux répondre et "comment l'écart moyen de chaque jour dépend de l'échantillon" en fait partie, car les échantillons ont été envoyés à partir d'une seule source, donc la variance devrait être la même (pensée stupide ?)
La structure des données est conforme au fichier Excel ci-joint, X 3 laboratoires, donc la syntaxe correcte pour le modèle mixte permettant d'estimer chaque niveau en pourcentage de variation expliquée devrait ressembler à ceci, le tout sous forme d'effets aléatoires.
Laboratoire
Journée[Labo]
Exécuter[Jour, Laboratoire]
si je voulais ensuite inclure un échantillon pour voir le pourcentage de variation expliqué par l'échantillon, j'inclurais alors l'échantillon comme effet aléatoire, je le supprimerais comme effet fixe et la syntaxe ressemblerait à ceci, le tout comme des effets aléatoires
Échantillon
Laboratoire
Journée[Labo]
Exécuter[Jour, Laboratoire]
Comme l'échantillon ne rentre pas dans la structure des données, c'est juste un effet principal ainsi que Lab ???
Cela me semble intuitivement correct, mais tout conseil serait apprécié.
Merci beaucoup
Re : Variable confondue avec résiduL’écart de chaque niveau par rapport à la moyenne correspond à l’effet principal simple Sample, Lab, Day et Run. Pas les produits croisés avec Sample. Les termes d’interaction traduisent la façon dont l’effet d’une variable dépend du niveau d’un autre facteur. Ainsi, le terme Jour représente l'écart moyen de chaque jour tandis que le terme Sample*Day représente la manière dont l'écart moyen de chaque jour dépend de l'échantillon.
L'imbrication de niveaux comme Run in Day, par exemple, peut vous empêcher d'estimer les effets d'interaction.
Re : Variable confondue avec résiduJ'interprète l'interaction de sample*Lab, sample*Day et Run[Sample,Lab,Day] comme mes principaux effets de Lab, Day et Run, donc pour le laboratoire, en incluant les pentes aléatoires et l'interception, je veux voir le il s'agit pour chaque laboratoire de l'effet moyen de l'échantillon, et je l'interpréterai comme mon effet principal.
Re : Variable confondue avec résiduOK, je t'ai compris
Re : Variable confondue avec résiduIncluez-vous également les principaux effets aléatoires de Lab, Run et Day ?
Re : Variable confondue avec résiduLe résidu est automatiquement l'effet aléatoire le plus faible. Si le résidu de chaque observation est en réalité le même que le niveau de répétition de l’effet aléatoire, alors ils sont confondus. Laissez la réplique en dehors du modèle. L'estimation résiduelle est l'estimation répétée.
Re : Variable confondue avec résiduJe pensais répondre à mon propre message, je pense que j'ai surmonté les choses compliquées, j'ai réessayé avec un modèle simplifié
Échantillon Effet fixe
Échantillon*Labo et aléatoire Écart de laboratoire
Exécuter [échantillon, laboratoire, jour] et aléatoire Écart d'exécution
Échantillon*Labo*Jour et aléatoire Interaction entre le laboratoire et la journée
Échantillon*Jour et aléatoire Écart de jour
le R2 est génial, pas de problèmes de convergence, pas de confusion et est facile à expliquer.
Toute contribution serait appréciée
