Ciao,
Sto esaminando uno studio eseguito in R, sono riuscito a replicare i risultati del VCA in R utilizzando la seguente sintassi, VisDil1 <- lmer (l2t ~ (1 | Op / Day / MDCK), Dil1), per i seguenti risultati
Effetti casuali:
Gruppi Nome Varianza Dev. Std.
MDCK: (Giorno: Operativo) (Intercettazione) 0,02309 0,15195
Giorno: Op (intercettazione) 0,00861 0,09279
Op (intercettazione) 0,00000 0,00000
quando eseguo quello che credo sia lo stesso modello in JMP ottengo
Rapporto variazione effetto casuale Var Componente Pct del totale
MDCK [Day, Op] 0,1904762 0,031746 16.000
Giorno [Op] 0 0 0.000
Op 0 0 0.000
Residuo 0.1666667 84.000
Totale 0.1984127 100.000
Ho usato il seguente script
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
);
L'ho osservato in 8 diluizioni, ed è lo stesso risultato in ciascuna diluizione, R ha una componente di varianza per Day: Op, mentre jmp combina questo effetto nell'effetto MDCK [Day, Op], quindi mi sento Non sto specificando il modello in JMP come in R per ottenere lo stesso risultato.
Qualcuno ha qualche consiglio ???
Grazie
Si prega di chiarire la struttura del design e la randomizzazione.
Op è in cima alla gerarchia.
I 4 giorni sono diversi per entrambe le Op.
I due MDCK sono diversi per ogni giorno e Op.
Il titolo non è un effetto fisso potenzialmente importante?
Ciao Mark,
Grazie per la risposta, in allegato una copia del progetto annidato, sono d'accordo che il dosaggio della sintassi rifletta il progetto dell'esperimento, penso che sarebbe un modello più appropriato
RBC
Giorno [RBC]
Op [RBC, Day]
Tuttavia, questa è un'altra storia, quello che sto cercando di capire è perché quando eseguo quello che credo sia lo stesso modello sia in R che in JMP, ottengo un componente di varianza per Day in R, ma JMP sembra combinare questo componente in MDCK variabile.
La variabile l2t è il log2 del titolo, la variabile indipendente.
Grazie
