Salut,
Je regarde une étude qui a été réalisée dans R, j'ai réussi à reproduire les résultats du VCA dans R en utilisant la syntaxe suivante, VisDil1 <- lmer(l2t ~ (1|Op/Day/MDCK) , Dil1), pour les résultats suivants
Effets aléatoires :
Groupes Nom Variance Écart type
MDCK : (Jour : Op) (Intercept) 0,02309 0,15195
Jour:Op (Intercept) 0,00861 0,09279
Activé (Interception) 0,00000 0,00000
lorsque j'exécute ce que je crois être le même modèle dans JMP, j'obtiens
Effet aléatoire Var Ratio Var Composante Pct du Total
MDCK[Jour,Op] 0,1904762 0,031746 16 000
Jour[On] 0 0 0,000
À 0 0 0,000
Résidu 0,1666667 84 000
Total 0,1984127 100 000
j'ai utilisé le script suivant
Fit Model(
Y( :l2t ),
Effects,
Random Effects( :MDCK[:Day, :Op], :Day[:Op], :Op ),
NoBounds( 0 ),
Estimate Only Variance Components( 1 ),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Method( "REML" ),
Run Model
);
j'ai regardé cela sur 8 dilutions, et c'est le même résultat dans chaque dilution, R a une composante de variance pour Day:Op, tandis que jmp combine cet effet dans l'effet MDCK[Day,Op], donc j'ai l'impression que je ne spécifie pas le modèle dans JMP de la même manière que dans R pour obtenir le même résultat.
Quelqu'un a des conseils ???
Merci
Veuillez clarifier la structure de la conception et la randomisation.
Op est au sommet de la hiérarchie.
Les 4 jours sont différents pour les deux op.
Les deux MDCK sont différents pour chaque jour et Op.
Le titre n'est-il pas un effet fixe potentiellement important?
