Hola,
Estoy viendo un estudio que se realizó en R, logré replicar los resultados del VCA en R usando la siguiente sintaxis, VisDil1 <- lmer(l2t ~ (1|Op/Day/MDCK), Dil1), para los siguientes resultados
Efectos aleatorios:
Grupos Nombre Varianza Desv.estándar
MDCK:(Día:Op) (Intersección) 0,02309 0,15195
Día:Op (Intercepción) 0,00861 0,09279
Encendido (Intercepción) 0,00000 0,00000
Cuando ejecuto lo que creo que es el mismo modelo en JMP, obtengo
Efecto aleatorio Relación Var Componente Var Porcentaje del total
MDCK[Día,El] 0,1904762 0,031746 16.000
Día[Encendido] 0 0 0.000
En 0 0 0,000
Residual 0,1666667 84.000
Total 0,1984127 100.000
Utilicé el siguiente 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
);
Observé esto en 8 diluciones y es el mismo resultado en cada dilución, R tiene un componente de varianza para Day:Op, mientras que jmp combina este efecto en el efecto MDCK[Day,Op], por lo que siento que no estoy especificando el modelo en JMP de la misma manera que en R para obtener el mismo resultado.
¿Alguien tiene algún consejo?
Gracias
Aclare la estructura del diseño y la aleatorización.
Op está en la parte superior de la jerarquía.
Los 4 días son diferentes para ambos Op.
Los dos MDCK son diferentes para cada día y Op.
¿No es el título un efecto fijo potencialmente importante?
