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Confusores variables con residual

Hola,

 

Estoy intentando analizar datos para un estudio entre laboratorios con un modelo mixto, es un diseño anidado con 5 variables, la variable dependiente son los títulos, la estructura de mi análisis es la siguiente

Efecto fijo

Muestra (30 de)

Efectos aleatorios

Muestra*Laboratorio (3 niveles)
Muestra*Día (3 niveles)
Muestra*Ejecución (2 niveles)
Replicar[Muestra,Laboratorio,Día,Ejecutar] (la replicación tiene 2 niveles)
Muestra*Laboratorio*Día

 

Recibo el mensaje de error que Replicar[Muestra,Laboratorio,Día,Ejecutar] confunde con residual, esta es la primera vez que me encuentro con este mensaje y no estoy seguro de lo que me dice, ¿alguien ha encontrado esto antes y cómo lo superó? ¿¿él??

 

Gracias

mick

 

 

Modelado estadístico avanzadoIngeniería de Calidad y ProcesosRe: Confusiones variables con residual

No.

 

Sí, las réplicas están correlacionadas, pero la correlación se explica por los demás términos del modelo. No incluiría replicar explícitamente en el modelo. Se incluye implícitamente como varianza residual. El supuesto del modelo de regresión lineal habitual es que la varianza residual es independiente del nivel de respuesta. Asegúrese de realizar cuidadosamente un análisis residual para verificar esta y otras suposiciones.

 

En otras palabras, la estructura que definiste, incluido el anidamiento, es correcta, pero no es necesario incluir el nivel más bajo de la estructura en los términos del modelo.

Re: Confusiones variables con residual

La muestra tal como la define y la utiliza es un efecto FIJO en la respuesta.

 

Nuevamente, incluya los efectos principales para abordar las preguntas principales. Puede incluir términos cruzados para estimar y probar los efectos de la interacción si sospecha que el efecto de los otros factores cambia de una muestra a otra. ¿Es esa una expectativa razonable? ¿Existe un precedente para ello? ¿O se puede descartar a priori?

Re: Confusiones variables con residual

Podría estar exagerando el número de niveles en los datos, si quisiera incluir el nivel más bajo de datos, replicarlos estaría correlacionado y lo mismo podría decirse de la ejecución, por lo tanto no es así para el día.

Muestra

Laboratorio

Día

Ejecutar[laboratorio, día]

Replicar[Laboratorio,Día,Ejecutar]

Entonces, Muestra, Laboratorio y Día como efectos principales tienen sentido y, debido a la agrupación en Replicar y Ejecutar, ¿deberían especificarse como anidados?

 

¿Suena esto bien?

 

Re: Confusiones variables con residual

Gracias por tu ayuda @Mark_Bailey , es muy apreciado, es interesante y supongo que depende de la pregunta de investigación que quiero responder y "cómo la desviación promedio de cada día depende de la muestra" es una de ellas, ya que las muestras se enviaron desde una única fuente. la variación debería ser toda igual (¿pensamiento tonto?)

La estructura de datos se corresponde con el archivo Excel adjunto, X 3 labs, por lo que la sintaxis correcta para que el modelo mixto estime la proporción % de variación explicada de cada nivel debería verse así, todo como efectos aleatorios.

Laboratorio

Día[Laboratorio]

Ejecutar[Día, Laboratorio]

Si luego quisiera incluir una muestra para ver el porcentaje de variación explicada por la muestra, entonces incluiría la muestra como efecto aleatorio, la dejaría como un efecto fijo y la sintaxis se vería así, todo como efectos aleatorios.

Muestra

Laboratorio
Día[Laboratorio]
Ejecutar[Día, Laboratorio]

¿Como la muestra no encaja en la estructura de datos es solo un efecto principal al igual que el laboratorio?

Intuitivamente, esto me parece correcto, pero agradecería cualquier consejo.

 

Muchas gracias

 

 

 

Re: Confusiones variables con residual

La desviación de cada nivel de la media es el efecto principal simple Muestra, Laboratorio, Día y Ejecución. No los productos cruzados con Sample. Los términos de interacción capturan cómo el efecto de una variable depende del nivel de otro factor. Entonces, el término Día representa la desviación promedio de cada día, mientras que el término Muestra*Día representa cómo la desviación promedio de cada día depende de la muestra.

 

La anidación de niveles como Run in Day, por ejemplo, podría impedirle estimar los efectos de la interacción.

Re: Confusiones variables con residual

Estoy interpretando la interacción de muestra*Laboratorio, muestra*Día y Ejecución[Muestra,Laboratorio,Día] como mis efectos principales de Laboratorio, Día y Ejecución, por lo que para el laboratorio, al incluir las pendientes aleatorias y la intersección, quiero ver la desviación para cada laboratorio del efecto promedio de la muestra, y esto lo interpretaré como mi efecto principal.

Re: Confusiones variables con residual

Ok, te tengo

Re: Confusiones variables con residual

¿También incluyes los principales efectos aleatorios de Lab, Run y Day?

Re: Confusiones variables con residual

El residual es automáticamente el efecto aleatorio más bajo. Si el residuo de cada observación es en realidad el mismo que el nivel replicado del efecto aleatorio, entonces están confundidos. Deje la réplica fuera del modelo. La estimación residual es la estimación replicada.

Re: Confusiones variables con residual

Pensé en responder a mi propia publicación, creo que he complicado demasiado las cosas, lo he vuelto a intentar con un modelo simplificado.

Muestra Efecto fijo

Muestra*Laboratorio y Aleatorio Variación de laboratorio

Ejecutar[Muestra,Laboratorio,Día] y Aleatorio Ejecutar variación

Muestra*Laboratorio*Día y Aleatorio Interacción entre laboratorio y día.

Muestra*Día y Aleatorio Variación del día

el R2 es excelente, no presenta problemas de convergencia, no genera confusión y es fácil de explicar.

Cualquier aporte sería apreciado.