Efecto aleatorio para el análisis de diseño de parcelas divididasTengo una pregunta sobre el efecto aleatorio para el análisis de diseño de parcelas divididas, espero que alguien pueda ayudar a explicarlo.
Permítanme usar datos de muestra de JMP, "Animals.jmp", por ejemplo.
Si consideramos el sujeto [especies] como un efecto aleatorio, el informe de estimaciones del componente de varianza de REML, como guión de "Modelo de medidas repetidas" en el área de guión del archivo adjunto, muestra que el factor de sujeto no es un factor de efecto significativo para millas.
Sin embargo, si consideramos que el modelo es un modelo de regresión básico, como el script de "modelo básico" en el área de script del archivo adjunto.
El resultado muestra que las millas de efecto del factor sujeto son significativas.
¿Cuál es la razón por la que llegan a conclusiones diferentes entre esos dos modelos?
Re: Efecto aleatorio para el análisis de diseño de parcelas divididasHola @Eric_Wang ,
Los dos modelos son muy diferentes, por lo que debe esperar conclusiones diferentes. Se basan en diferentes supuestos sobre los procesos que generan los datos.Hacen diferentes suposiciones acerca de dónde proviene la varianza.
Una gran diferencia es que el Sujeto no está anidado dentro de la Especie en el modelo de regresión básico. Eso implica que solo hay 3 sujetos. En realidad hay 6 sujetos: 3 para cada una de las 2 especies. Sospecho que es una gran parte de la razón de la diferencia. Pero ciertamente no es la única razón.
Esto ilustra la necesidad de modelos mixtos en los casos en que un modelo estándar de efectos fijos no es apropiado. Las conclusiones serán engañosas si se utiliza un modelo inapropiado.
estoy seguro de que JMP para modelos mixtos El libro proporcionaría más explicaciones sobre esto.
Espero que esto ayude,
phil
Re: Efecto aleatorio para el análisis de diseño de parcelas divididasestoy de acuerdo con ambos @Phil_Kay y @DonMcCormack . Solo quería señalar que las pruebas de factores conjuntos del modelo básico muestran que el tema no es significativo.
En cuanto a los resultados, la especie es un factor importante tanto en el modelo de efectos aleatorios como en el modelo básico. Esto podría explicar por qué, después de controlar por especies y temporadas, Sujeto[especies] no es una fuente significativa de variabilidad aleatoria.
Re: Efecto aleatorio para el análisis de diseño de parcelas divididasAdemás de @Phil_Kay La respuesta de , el propósito del término sujeto es simplemente capturar la variación dentro de las especies para que pueda usarse para probar una diferencia estadística, no para buscar diferencias sujeto a sujeto. Además de esto, tratar al sujeto como un efecto fijo no solo supone que solo hay tres (niveles de tratamiento), sino que el sujeto 1 para FOX es el mismo (tratamiento) que el sujeto 1 para COYOTE.
