Hallo,
Ich betrachte eine Studie, die in R durchgeführt wurde. Ich habe es geschafft, die Ergebnisse der VCA in R unter Verwendung der folgenden Syntax zu replizieren: VisDil1 <- lmer (l2t ~ (1 | Op / Tag / MDCK), Dil1), z die folgenden Ergebnisse
Zufällige Effekte:
Gruppenname Varianz Std.Dev.
MDCK: (Tag: Op) (Intercept) 0,02309 0,15195
Tag: Op (Intercept) 0,00861 0,09279
Op (Intercept) 0,00000 0,00000
Wenn ich das ausführe, von dem ich glaube, dass es dasselbe Modell in JMP ist, bekomme ich es
Zufallseffekt Var-Verhältnis Var-Komponente Pct von Gesamt
MDCK [Day, Op] 0.1904762 0.031746 16.000
Tag [Op] 0 0 0.000
Op 0 0 0.000
Rest 0,1666667 84.000
Gesamt 0,1984127 100.000
Ich habe das folgende Skript verwendet
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
);
Ich habe dies über 8 Verdünnungen betrachtet und es ist das gleiche Ergebnis in jeder Verdünnung. R hat eine Varianzkomponente für Tag: Op, während jmp diesen Effekt in den Effekt MDCK [Tag, Op] kombiniert, also fühle ich mich Ich spezifiziere das Modell in JMP nicht wie in R, um das gleiche Ergebnis zu erzielen.
Hat jemand einen Rat ???
Vielen Dank
Bitte klären Sie die Struktur des Designs und die Randomisierung.
Op steht an der Spitze der Hierarchie.
Die 4 Tage sind für beide Op unterschiedlich.
Die beiden MDCK sind für jeden Tag unterschiedlich und Op.
Ist Titer nicht ein potenziell wichtiger fester Effekt?
Hallo Mark,
Vielen Dank für Ihre Antwort. Im Anhang finden Sie eine Kopie des verschachtelten Designs. Ich stimme zu, dass die Syntax das Design des Experiments widerspiegelt. Ich denke, ein geeigneteres Modell wäre
RBC
Tag [RBC]
Op [RBC, Tag]
Das ist jedoch eine andere Geschichte. Ich versuche zu verstehen, warum ich, wenn ich das ausführe, was meiner Meinung nach in R und JMP dasselbe Modell ist, eine Varianzkomponente für Day in R erhalte, aber JMP scheint diese Komponente im MDCK zu kombinieren Variable.
Die Variable l2t ist das log2 des Titers, der unabhängigen Variablen.
Vielen Dank
