Terminologie des modèles mixtesSalut tout le monde,
Je travaille sur un article où j'examine les performances de nage des poissons et contrôle les individus nichés au sein des espèces. J'exécute deux types de tests différents en utilisant la personnalité du modèle mixte et j'ai besoin d'aide pour décrire (nommer, caractériser) ces modèles lorsque je rédige mon article. Dans les revues auxquelles j'ai soumis, je reçois de nombreuses critiques se plaignant qu'elles ne comprennent pas ce que je fais avec mes données, car elles ne connaissent pas JMP et la plate-forme de modèles mixtes.
Dans le premier test, je recherche des différences entre les espèces dans plusieurs variables d'entrée/mesures corporelles (courbure de flexion maximale, durée de virage, etc.).
Dans le modèle, mon effet fixe est Espèce et mon effet aléatoire est Individuel imbriqué dans l'espèce. Si je n'avais pas d'effet aléatoire individuel, ce serait un simple test T, mais je ne sais pas comment l'appeler lorsque je contrôle la variation individuelle.
Le deuxième test est un modèle linéaire, dans ce cas mes effets fixes sont les espèces, la courbure de flexion et la durée du tour (et la factorielle complète des interactions), encore une fois avec l'effet aléatoire de l'individu niché dans l'espèce. Je suppose que je peux simplement appeler cela un modèle mixte linéaire.
Merci,
Stéphane
AnalytiqueAutreRe : Terminologie des modèles mixtesLa terminologie peut prêter à confusion et n'est malheureusement pas universelle. Je ne sais pas exactement ce que vous entendez par " contrôle les individus nichés dans les espèces". Contrôler pour un effet aléatoire ?Peut-être que cela aide:
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
Re : Terminologie des modèles mixtesJ'ai eu ce problème il y a quelque temps en essayant d'estimer un modèle linéaire hiérarchique (HLM) pour publication. J'ai l'impression que différents programmes utilisent des terminologies différentes ainsi que des méthodes d'estimation et des algorithmes différents (je ne sais pas s'il existe des droits d'auteur ou des brevets).
Ma solution à l'époque consistait à parcourir le livre de premier plan dans le domaine (éducation) et à estimer les exemples de modèles avec leurs exemples de données. Une fois que j'ai obtenu les résultats exacts, j'étais sûr d'utiliser les modèles acceptables sur le terrain et de pouvoir utiliser en toute confiance leur terminologie conventionnelle.
Le manque de communication entre les disciplines signifie que chacune a sa propre terminologie. Pour les questions commerciales, je suppose qu'il serait très difficile de trouver une traduction explicite de la terminologie d'un logiciel à un autre. ces raisons réunies rendent également presque impossible de trouver un professionnel qui serait en mesure de tirer ce genre de réponse à l'improviste.
Re : Terminologie des modèles mixtesSalut,
Les modèles mixtes peuvent être déroutants. Et la terminologie est également assez confuse. Cependant, je ne suis pas sûr que la terminologie dans JMP soit très différente de la terminologie dans SAS ou R, par exemple.
Dans tous les cas, je me demande si vous avez vraiment besoin d'utiliser des modèles mixtes pour votre analyse. Pourquoi avez-vous besoin d'ajouter un effet pour les particuliers? Un exemple où vous pourriez le faire est si vous mesurez la réponse sur plusieurs points dans le temps pour le même ensemble d'individus ( "mesures répétées" ). Mais la plupart du temps cela n'a pas de sens d'ajouter un effet pour les individus.
Il peut être utile de joindre des exemples d'ensembles de données pour illustrer le type d'analyses que vous devez effectuer.
J'espère que ça aide,
Phil
Re : Terminologie des modèles mixtesLe modèle principal que je fais est un modèle linéaire qui examine la relation entre les variables de forme corporelle (combien de courbure le poisson a lorsqu'il se penche et à quelle vitesse il se plie) et les variables de performance de nage (combien le poisson tourne-t-il et à quelle vitesse ) et en comparant les résultats entre des espèces de morphologies différentes. Les critiques que j'ai reçues dans le passé concernaient le fait de ne pas contrôler la variation entre les individus au sein des espèces. Les examinateurs craignent que mes données soient déterminées par le comportement d'un ou de quelques individus et non par l'espèce dans son ensemble.
Inclure l'individu en tant qu'effet aléatoire dans le modèle mixte linéaire est logique. J'ai pensé que je devrais toujours inclure l'individu comme effet aléatoire lorsque je compare les moyennes des différentes espèces dans les variables dépendantes du modèle linéaire mixte.
J'ai joint mes données avec un fichier de script avec les modèles que j'essaie d'exécuter.
Re : Terminologie des modèles mixtesCela aide, merci.
Pourquoi avez-vous plusieurs observations (lignes) pour chaque individu ?
Re : Terminologie des modèles mixtesJ'ai enregistré 15 tours indépendants pour chaque individu.
Re : Terminologie des modèles mixtesD'accord. Maintenant, il est beaucoup plus logique de savoir pourquoi vous devez ajouter un effet individuel.
La régression standard suppose que toutes les observations sont indépendantes. Ce serait le cas si chaque ligne de votre tableau était un individu unique.
Parce que vous avez plusieurs observations pour chaque individu, les observations ne sont pas indépendantes. On pourrait s'attendre à ce que les observations au sein de chaque individu soient plus similaires.
Une façon de s'assurer que le modèle est approprié est d'ajouter un effet aléatoire pour Individuel. Cela devrait être imbriqué au sein des espèces car les individus sont uniques à chaque espèce (bien sûr). Un effet fixe pour l'individu n'aurait pas de sens car les individus sont des représentants tirés au hasard d'une distribution d'une population plus large plutôt que des niveaux contrôlables d'une variable.
Il semble que vous compreniez tout cela parce que c'est ce que vous avez fait avec vos modèles.
Alors maintenant, la question est : qu'est-ce que vos évaluateurs ne comprennent pas ? Comment voudraient-ils que vous modélisiez les données ?
Comme je l'ai déjà dit, je suis à peu près sûr que la terminologie utilisée par JMP pour les modèles mixtes est la même que celle utilisée dans d'autres logiciels. (J'ai fait un module sur les modèles mixtes dans le cadre de mon MSc où nous avons utilisé R. J'ai répété tous les exemples dans JMP et je ne me souviens d'aucune différence dans les sorties signalées)
