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Terminologia del modello misto

Ciao a tutti,

Sto lavorando a un articolo in cui osservo le prestazioni di nuoto dei pesci e sto controllando i singoli individui nidificati all'interno delle specie. Sto eseguendo due diversi tipi di test utilizzando la personalità del modello misto e ho bisogno di aiuto per descrivere (denominare, caratterizzare) quei modelli quando scrivo il mio articolo. Nelle riviste a cui mi sono sottoposto ricevo molte recensioni che si lamentano del fatto che non capiscono cosa sto facendo con i miei dati perché non hanno familiarità con JMP e la piattaforma del modello misto.

Nel primo test cerco le differenze tra le specie in diverse variabili di input/metriche del corpo (massima curvatura di flessione, durata della virata, ecc.).

Nel modello il mio effetto fisso è Specie e il mio effetto casuale è Individuo annidato all'interno delle specie. Se non avessi l'individuo come effetto casuale, questo sarebbe un semplice test T, ma non sono sicuro di come chiamarlo quando controllo la variazione individuale.

Il secondo test è un modello lineare, in questo caso i miei effetti fissi sono specie, curvatura di flessione e durata della svolta (e il fattoriale completo delle interazioni), sempre con l'effetto casuale dell'individuo annidato nella specie. Presumo di poterlo chiamare semplicemente un modello misto lineare.

Grazie,

Stefano

Ingegneria della qualità e dei processiOggetto: terminologia del modello misto

Ho anche bisogno di creare grafici con grafici di interazione dal LMM. Ho creato una nuova discussione per questo.Esporta/Estrai equazioni lineari per creare grafica al di fuori di JMP - Comunità di utenti JMP

Oggetto: terminologia del modello misto

Sì, includere l'individuo come effetto casuale (nidificato sotto specie) è appropriato per i tuoi dati. Come ho detto, se non includi Individual, ciò implicherebbe che ogni riga di dati è una misurazione completamente indipendente, e non è così.

 

SLS + REML funzionerà bene per il tuo esempio.

 

Fit Mixed offre l'opportunità di utilizzare strutture di covarianza più complesse, ma non credo che tu voglia entrare in quella complessità. (Se lo fai, allora @jiancao ha fatto alcune grandi presentazioni al Discovery a questo proposito)

Oggetto: terminologia del modello misto

Quindi ho bisogno di fare due modelli diversi. Uno è il modello misto lineare in cui ho effetti fissi continui e categorici oltre all'effetto nidificato casuale.

 

L'altro modello include solo l'effetto fisso categorico (specie) e la risposta continua (le variabili della forma del corpo), presumo di dover includere nuovamente l'individuo come effetto nidificato casuale. In questo caso importa se utilizzo i minimi quadrati standard con REML o personalità del modello misto? Sono propenso per SLS + REML

Oggetto: terminologia del modello misto

Bene. Ora ha molto più senso il motivo per cui è necessario aggiungere un effetto per l'individuo.

 

La regressione standard presuppone che tutte le osservazioni siano indipendenti. Sarebbe il caso se ogni riga nella tua tabella fosse un individuo unico.

 

Poiché hai più osservazioni per ogni individuo, le osservazioni non sono indipendenti. Ci si potrebbe aspettare che le osservazioni all'interno di ogni individuo siano più simili.

 

Un modo per garantire che il modello sia appropriato consiste nell'aggiungere un effetto casuale per Individual. Questo dovrebbe essere nidificato all'interno delle specie perché gli individui sono unici per ogni specie (ovviamente). Un effetto fisso per Individuo non avrebbe senso perché gli individui sono rappresentanti estratti casualmente da una distribuzione di una popolazione più ampia piuttosto che livelli controllabili di una variabile.

 

Sembra che tu capisca tutto questo perché è quello che hai fatto con i tuoi modelli.

 

Quindi ora la domanda è: cosa non capiscono i tuoi revisori? Come vorrebbero modellare i dati?

 

Come ho detto prima, sono abbastanza sicuro che la terminologia utilizzata da JMP per i modelli misti sia la stessa utilizzata in altri software. (Ho fatto un modulo sui modelli misti come parte del mio Master in cui abbiamo usato R. Ho ripetuto tutti gli esempi in JMP e non ricordo alcuna differenza negli output riportati)

Oggetto: terminologia del modello misto

Ho registrato 15 turni indipendenti per ogni individuo.

Oggetto: terminologia del modello misto

Questo aiuta, grazie.

Perché hai più osservazioni (righe) per ogni individuo?  

Oggetto: terminologia del modello misto

Il modello principale che sto realizzando è un modello lineare che esamina la relazione tra le variabili della forma del corpo (quanta curvatura ha il pesce quando si piega e quanto velocemente si piega) e le variabili delle prestazioni di nuoto (quanto si gira un pesce e quanto velocemente ) e confrontando i risultati tra specie con diverse forme del corpo. Le critiche che ho ricevuto in passato riguardavano il mancato controllo della variazione tra gli individui all'interno delle specie. I revisori temono che i miei dati siano guidati dal comportamento di uno o pochi individui e non della specie nel suo insieme.

 

Includere l'individuo come effetto casuale nel modello misto lineare ha senso. Ho pensato che avrei dovuto includere ancora l'individuo come effetto casuale quando confronto le medie delle diverse specie nelle variabili dipendenti del modello misto lineare.

 

Ho allegato i miei dati con un file di script con i modelli che sto cercando di eseguire.

Oggetto: terminologia del modello misto

Ciao,

 

I modelli misti possono creare confusione. E anche la terminologia è abbastanza confusa. Tuttavia, non sono sicuro che la terminologia in JMP sia molto diversa dalla terminologia in SAS o R, ad esempio.

 

In ogni caso, mi chiedo se hai davvero bisogno di utilizzare modelli misti per la tua analisi. Perché è necessario aggiungere un effetto per gli individui? Un esempio in cui potresti farlo è se stai misurando la risposta in diversi punti temporali per lo stesso insieme di individui ( "misure ripetute" ). Ma la maggior parte delle volte non ha senso aggiungere un effetto per gli individui.

 

Potrebbe essere utile allegare set di dati di esempio per illustrare il tipo di analisi che è necessario eseguire.

 

Spero che aiuti,

Fil

Oggetto: terminologia del modello misto

Ho riscontrato questo problema qualche tempo fa durante il tentativo di stimare un modello lineare gerarchico (HLM) per la pubblicazione. ho l'impressione che diversi programmi utilizzino terminologie diverse, nonché metodi e algoritmi di stima diversi (non sono sicuro che ci siano diritti di copia o brevetti).

La mia soluzione all'epoca stava esaminando il libro di spicco nel campo (istruzione) e stimando i modelli di esempio con i loro dati di esempio. Una volta ottenuti i risultati esatti, ero sicuro di utilizzare i modelli accettabili sul campo e di poter utilizzare con sicurezza la loro terminologia convenzionale.

La mancanza di comunicazione tra le discipline significa che ognuna ha la propria terminologia. Per questioni commerciali immagino che sarebbe molto difficile trovare una traduzione esplicita della terminologia da un software all'altro. questi motivi messi insieme rendono anche quasi impossibile trovare un professionista che sia in grado di tirare a braccio questo tipo di risposta.

Oggetto: terminologia del modello misto

La terminologia può creare confusione e sfortunatamente non è universale. Non so esattamente cosa intendi per " sto controllando per gli individui nidificati all'interno delle specie". Controllo per un effetto casuale?Forse questo aiuta:

 

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