嵌套变量总是随机效应吗？背景：我目前正在分析一项实验的数据，我在一个月内连续喂食经过处理或未经处理的蚁群，然后在实验结束时测量每个蚁群的个体后代的重量。 因为每个菌落只连续喂食一种饮食，在我看来，每个菌落都是嵌套的正在治疗中。
问题：我如何将菌落作为随机或固定效应，嵌套在治疗下对分析的统计结果有重大影响（见输出）。 [治疗中嵌套的菌落] 应该是固定效应还是随机效应？
虽然关于固定效应与随机效应问题的争论似乎有些争议，但最一致的答案似乎是嵌套应该始终随机运行，而无需过多讨论为什么替代方案总是错误的：
如果 JMP 违背了传统观念，为什么 JMP 会提供将嵌套作为固定值包含在内的选项？
纵观全局数据集，很明显存在治疗效果，但似乎其中一个菌落不受治疗影响（见图）。 这使我认为治疗效果存在一个菌落，并且一些菌落对治疗更耐受，而另一些则不是。 我知道，对于非因子设计（无交叉），我无法从统计上证明这一点。 使用固定模型，我得到了嵌套菌落处理和处理本身的重要性。 当随机运行时，我失去了处理变量的重要性。 我不明白在这种情况下如何将菌落的随机化效果与治疗效果分开。 在我被要求进行非因子设计之前，让我说在这种类型的研究中没有实用的方法可以跨越。
提前感谢您的任何意见或建议！
乔
回复：嵌套变量总是随机效应吗？因为我们正在研究针对发育暴露的群体后代，所以在治疗管理期间需要一个稳定的群体和一个产蛋皇后。 测试一部分成年工人不会得到同样的问题，分裂一个群体最终需要两个不同的蜂王，从而导致具有不同基因的群体。 每个菌落只能分配一种处理（嵌套），每个菌落也不同。 替代方案会复杂得多（和 $$）。
回复：嵌套变量总是随机效应吗？假设您正在查看是否尺寸殖民地很重要。还假设您只知道每种食物类型中的相对菌落大小。想象一下，您从两个起始菌落开始，每种食物类型一个，但您不知道它们的大小。然后你将每个开胃菜分成 1/2、1/4、1/8……，并将每个序列 pf 菌落分配给每种食物类型。在我看来，您将在每种食物类型中产生嵌套序数效应。人们可能会做一个类似的实验，在一个实验中使用两个连续测量设备，并且它们的相对比例是不相关的。这会给你一个嵌套的连续因子。我记得 JMP 不允许嵌套连续因子。
回复：嵌套变量总是随机效应吗？您可以从每个蚁群中分离出一个蚂蚁样本，然后对每个分离点进行处理以实现交叉结构，不是吗？
回复：嵌套变量总是随机效应吗？不，嵌套效果不必是随机的。 不过，“专家”认为不可能存在固定嵌套效应的领域可能无法提供示例。
是的，如果菌落代表菌落群体的样本，那么在您的情况下应该将其建模为随机效应。
关于你的结论，“纵观全局数据集，很明显存在治疗效果，但似乎其中一个菌落没有受到治疗的影响（见图）， “我认为您混淆了固定效应（治疗）和随机效应（菌落）。 随机效应是关于变化的。 固定效应大约是平均值。
