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Gemischte Modellterminologie

Hallo zusammen,

Ich arbeite an einem Artikel, in dem ich die Schwimmleistung von Fischen untersuche und dabei die innerhalb einer Art verschachtelten Individuen kontrolliere. Ich führe zwei verschiedene Arten von Tests mit der gemischten Modellpersönlichkeit durch und brauche Hilfe bei der Beschreibung (Benennung, Charakterisierung) dieser Modelle, wenn ich meinen Artikel schreibe. In den Zeitschriften, bei denen ich meine Daten eingereicht habe, bekomme ich viele Rezensionen, in denen sich beschwert wird, dass sie nicht verstehen, was ich mit meinen Daten mache, weil sie mit JMP und der gemischten Modellplattform nicht vertraut sind.

Im ersten Test suche ich nach Unterschieden zwischen den Arten in mehreren Eingabevariablen/Körpermaßen (maximale Biegekrümmung, Dauer der Drehung usw.).

In dem Modell ist mein fester Effekt die Art und mein Zufallseffekt das Individuum, das innerhalb der Art verschachtelt ist. Wenn ich nicht das Individuum als Zufallseffekt hätte, wäre dies ein einfacher T-Test, aber ich bin mir nicht sicher, wie ich ihn nennen soll, wenn ich die individuelle Variation kontrolliere.

Der zweite Test ist ein lineares Modell. In diesem Fall sind meine festen Effekte Art, Biegekrümmung und Drehdauer (und die volle Fakultät der Interaktionen), wieder mit dem Zufallseffekt der in der Art verschachtelten Individuen. Ich gehe davon aus, dass ich dies einfach ein lineares gemischtes Modell nennen kann.

Danke,

Stephan

Qualitäts- und ProzesstechnikBetreff: Terminologie für gemischte Modelle

Ich muss auch Diagramme mit Wechselwirkungsdiagrammen aus dem LMM erstellen. Dafür habe ich eine neue Diskussion erstellt.Liniengleichungen exportieren/extrahieren, um Grafiken außerhalb von JMP zu erstellen - JMP User Community

Betreff: Terminologie für gemischte Modelle

Ja, das Einbeziehen von Individuen als Zufallseffekt (unter Arten verschachtelt) ist für Ihre Daten angemessen. Wie gesagt, wenn Sie Individual nicht einbeziehen, würde das bedeuten, dass jede Datenzeile eine völlig unabhängige Messung ist, und das ist nicht der Fall.

 

SLS + REML wird für Ihr Beispiel gut funktionieren.

 

Fit Mixed bietet die Möglichkeit, komplexere Kovarianzstrukturen zu verwenden, aber ich glaube nicht, dass Sie auf diese Komplexität eingehen möchten. (Wenn ja, dann @jiancao getan hat einige großartige Präsentationen bei Discovery darüber)

Betreff: Terminologie für gemischte Modelle

Also brauche ich zwei verschiedene Modelle. Eines ist das lineare gemischte Modell, bei dem ich zusätzlich zum zufällig verschachtelten Effekt kontinuierliche und kategoriale feste Effekte habe.

 

Das andere Modell enthält nur den kategorialen festen Effekt (Spezies) und die kontinuierliche Reaktion (die Körperformvariablen), ich nehme an, ich muss das Individuum wieder als zufällig verschachtelten Effekt einbeziehen. Spielt es in diesem Fall eine Rolle, ob ich die Standardmethode der kleinsten Quadrate mit REML oder gemischte Modellpersönlichkeiten verwende? Ich tendiere zu SLS+REML

Betreff: Terminologie für gemischte Modelle

Okay. Jetzt ist es viel sinnvoller, warum Sie einen Effekt für Einzelpersonen hinzufügen müssen.

 

Die Standardregression geht davon aus, dass alle Beobachtungen unabhängig sind. Das wäre der Fall, wenn jede Zeile in Ihrer Tabelle ein einzigartiges Individuum wäre.

 

Da Sie für jede Person mehrere Beobachtungen haben, sind die Beobachtungen nicht unabhängig. Es ist zu erwarten, dass die Beobachtungen bei jedem Individuum ähnlicher sind.

 

Eine Möglichkeit, um sicherzustellen, dass das Modell geeignet ist, besteht darin, einen zufälligen Effekt für „Einzelperson“ hinzuzufügen. Dies sollte innerhalb der Art verschachtelt sein, da die Individuen (natürlich) für jede Art einzigartig sind. Ein fester Effekt für Individuum wäre nicht sinnvoll, da Individuen zufällig gezogene Repräsentanten aus einer Verteilung einer größeren Population und keine kontrollierbaren Ebenen einer Variablen sind.

 

Es scheint, als ob Sie das alles verstehen, denn genau das haben Sie mit Ihren Modellen gemacht.

 

Nun stellt sich die Frage: Was verstehen Ihre Rezensenten nicht? Wie sollten Sie die Daten modellieren?

 

Wie ich bereits sagte, bin ich mir ziemlich sicher, dass die von JMP für gemischte Modelle verwendete Terminologie die gleiche ist wie in anderer Software. (Ich habe im Rahmen meines MSc ein Modul zu gemischten Modellen gemacht, in dem wir R. Ich habe alle Beispiele in JMP wiederholt und kann mich an keinen Unterschied in den gemeldeten Ausgaben erinnern.)

Betreff: Terminologie für gemischte Modelle

Ich habe 15 unabhängige Drehungen für jede Person aufgezeichnet.

Betreff: Terminologie für gemischte Modelle

Das hilft, danke.

Warum haben Sie mehrere Beobachtungen (Zeilen) für jede Person?  

Betreff: Terminologie für gemischte Modelle

Das Hauptmodell, das ich mache, ist ein lineares Modell, das die Beziehung zwischen Körperformvariablen (wie viel Krümmung hat der Fisch beim Biegen und wie schnell er sich biegt) und Schwimmleistungsvariablen (wie stark dreht sich ein Fisch und wie schnell) untersucht ) und Vergleich der Ergebnisse zwischen Arten mit unterschiedlichen Körperformen. Die Kritik, die ich in der Vergangenheit erhalten habe, bezog sich darauf, dass die Variation zwischen Individuen innerhalb einer Art nicht kontrolliert wurde. Die Rezensenten sind besorgt, dass meine Daten vom Verhalten eines oder weniger Individuen und nicht der Art als Ganzes bestimmt werden.

 

Das Einbeziehen des Individuums als zufälligen Effekt in das lineare gemischte Modell ist sinnvoll. Ich dachte mir, ich sollte immer noch individuell als Zufallseffekt einbeziehen, wenn ich die Mittelwerte der verschiedenen Arten in den abhängigen Variablen des linearen gemischten Modells vergleiche.

 

Ich habe meine Daten mit einer Skriptdatei mit den Modellen angehängt, die ich ausführen möchte.

Betreff: Terminologie für gemischte Modelle

Hi,

 

Gemischte Modelle können verwirrend sein. Und die Terminologie ist auch ziemlich verwirrend. Ich bin mir jedoch nicht sicher, ob sich die Terminologie in JMP beispielsweise stark von der Terminologie in SAS oder R unterscheidet.

 

Auf jeden Fall frage ich mich, ob Sie wirklich gemischte Modelle für Ihre Analyse verwenden müssen. Warum müssen Sie einen Effekt für Einzelpersonen hinzufügen? Ein Beispiel, wo Sie dies tun könnten, ist, wenn Sie die Reaktion über mehrere Zeitpunkte hinweg für dieselbe Gruppe von Personen messen ( "wiederholte Maßnahmen" ). Aber meistens macht es keinen Sinn, einen Effekt für Einzelpersonen hinzuzufügen.

 

Es kann hilfreich sein, wenn Sie Beispieldatensätze anhängen können, um die Art der Analysen zu veranschaulichen, die Sie durchführen müssen.

 

Ich hoffe das hilft,

Phil

Betreff: Terminologie für gemischte Modelle

Ich hatte dieses Problem vor einiger Zeit, als ich versuchte, ein hierarchisches lineares Modell (HLM) für die Veröffentlichung zu schätzen. Ich habe den Eindruck, dass verschiedene Programme unterschiedliche Terminologien sowie unterschiedliche Schätzmethoden und Algorithmen verwenden (nicht sicher, ob es Urheberrechte oder Patente gibt).

Meine damalige Lösung bestand darin, das führende Buch auf dem Gebiet (Bildung) durchzugehen und die Beispielmodelle mit ihren Beispieldaten zu schätzen. Nachdem ich die genauen Ergebnisse erhalten hatte, war ich mir sicher, dass ich die auf diesem Gebiet akzeptablen Modelle verwendete und ihre konventionelle Terminologie sicher verwenden konnte.

Der Mangel an Kommunikation zwischen den Disziplinen bedeutet, dass jede ihre eigene Terminologie hat. Für kommerzielle Angelegenheiten würde ich vermuten, dass es sehr schwierig wäre, eine explizite Übersetzung der Terminologie von einer Software in eine andere zu finden. Diese Gründe zusammen machen es auch fast unmöglich, einen Fachmann zu finden, der in der Lage wäre, eine solche Antwort aus dem Stegreif zu ziehen.

Betreff: Terminologie für gemischte Modelle

Die Terminologie kann verwirrend sein und ist leider nicht universell. Ich weiß nicht genau, was du meinst mit " kontrolliere für innerhalb der Arten verschachtelte Individuen". Steuerung für einen zufälligen Effekt?Vielleicht hilft das:

 

https://www.jmp.com/support/help/en/16.1/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/mixed-models-and-random-effect-models.shtml