Análisis de Experimentos CombinadosHola, soy un estudiante de posgrado que realiza una investigación agrícola en el control físico de malezas. Mi pregunta es, ¿cómo probar correctamente los efectos de año entre experimentos en JMP Pro 16.0.0 (macOS)?
Diseñé un experimento de diseño de bloques completamente al azar factorial completo que prueba el ángulo de la herramienta de efectos y el espaciado en la eficacia (proporción de malezas eliminadas). Cada experimento consta de cuatro bloques, tres ángulos de herramientas y tres espacios entre herramientas. Este experimento se replicó en 2021 y 2022 en diferentes campos (en la misma finca).
El modelo que he construido se muestra a continuación:
Año (efecto aleatorio)
Bloque[Año] (efecto aleatorio)
Año*Ángulo de herramienta (efecto aleatorio)
Año*Espaciado de herramientas (efecto aleatorio)
Año*Ángulo de herramienta*Espaciado de herramienta (efecto aleatorio)
Ángulo de herramienta (efecto fijo)
Espaciado de herramientas (efecto fijo)
Ángulo de herramienta*Espaciado de herramienta (efecto fijo)
Me han dicho que esto es correcto. He visto este modelo en artículos de revistas, pero también he visto otros modelos utilizados por estudiantes/investigadores. Otros modelos muestran un efecto de ángulo de herramienta, pero el modelo anterior no muestra ningún efecto de ángulo de herramienta. Estoy confundido en cuanto a lo que es correcto. Cuando guardo residuos en JMP, ¿son los residuos de Año*Ángulo de herramienta*Espaciado de herramienta (efecto aleatorio) ?
Mi otra pregunta es, ¿qué significa cuando el valor p de Wald no es significativo (para un efecto aleatorio en la tabla de estimaciones de componentes de varianza de REML), pero cuando realiza una prueba t de Student dentro de la pestaña Detalles del efecto, los experimentos son estadísticamente diferentes entre sí?
Cualquier pensamiento es apreciado.
AnalíticaRe: Análisis de Experimentos CombinadosSu modelo incluye un término para el efecto fijo del ángulo de la herramienta. Es el tercero desde el final de la lista anterior.
La prueba de Wald es para una estimación de la varianza distinta de cero. La prueba del efecto es una prueba F para una estimación de parámetro diferente de cero. ¿Podría publicar una imagen de la ventana Ajustar mínimos cuadrados para que podamos ver el esquema REML y el esquema de prueba de efecto?
Re: Análisis de Experimentos CombinadosHola, Mark,
Para mi primera pregunta, debería haber especificado, quise decir que veo un efecto significativo en el ángulo de la herramienta (P < 0.0001) cuando uso la "Opción 2" y ningún efecto significativo en el ángulo de la herramienta (P = 0.0988) cuando uso la "Opción 1". Parece que hay tantos términos en la Opción 1 que estoy perdiendo la capacidad de detectar el efecto del ángulo de la herramienta en la eficacia.
Mi segunda pregunta es para otro experimento. He adjuntado algunas fotos a continuación. Quiero probar si los dos experimentos de campo son estadísticamente diferentes entre sí.
Re: Análisis de Experimentos CombinadosLa diferencia entre la opción 1 y la opción 2 es que primero incluyó términos de interacción con Año para efectos aleatorios, pero no incluyó estas interacciones en el segundo modelo. El segundo modelo proporciona muchos más grados de libertad (DF) para el efecto fijo, por lo que la relación F es más sensible en el segundo análisis.
Debo comentar que si bien es correcto modelar algunos de los efectos como aleatorios, la replicación de estos factores es tan pequeña que la estimación es bastante pobre. (Dos años, cuatro bloques) Se hace correctamente pero con mucha incertidumbre en la estimación.
A veces vemos un experimento como un conjunto de pruebas de hipótesis fijas. Otras veces lo vemos como una oportunidad de explorar con el modelo para saber qué podría estar pasando. La segunda vista comenzaría con un modelo extremo (todos los términos fuera excepto la intersección fuera o todos los términos dentro) y luego trabajaría en la dirección opuesta. Puede usar la opción 2 y eliminar un término a la vez, seleccionando siempre el término menos significativo (valor p más alto) y eliminándolo. Examine completamente el análisis resultante en cada paso.
Parece que podría haber tenido hipótesis al comienzo de su experimento. ¿Cómo se alinean esas expectativas con los hallazgos del análisis? ¿Qué resultados te sorprendieron?
Con respecto al segundo experimento, trataría el Experimento como un efecto fijo para esta prueba. Solo tienes dos niveles. por lo tanto, probar una diferencia por varianza es poco probable que encuentre cambios grandes. Puede utilizar la tabla Pruebas de efectos para decidir si es significativo como efecto fijo.
Re: Análisis de Experimentos CombinadosGracias por tu aporte al respecto, ayuda mucho. Tiene sentido que la estimación sea pobre. Con estos grandes experimentos, se queda sin espacio y mano de obra rápidamente. Ciertamente es difícil detectar diferencias menores.
Planteé la hipótesis de que un ajuste de ángulo de la herramienta de "aporque" causaría una mayor mortalidad de malezas y que el espaciado de las herramientas aumentaría en agresividad cuanto más se acercaran las herramientas entre sí. Si quitamos algunos de los términos menos significativos del modelo, puedo ver que el aporque provocó una mayor mortalidad de malezas, pero me sorprendió mucho no ver un efecto significativo del espaciado entre herramientas. Eso fue bastante interesante para mí.
Gracias por sus pensamientos sobre el segundo experimento también.
