Différents résultats des composants de variance REML pour un ordre différent des mêmes facteursBonjour,
J'ai conçu une étude avec 5 facteurs (semaine, lot, etc.) pour deux laboratoires différents, et l'un des laboratoires a suivi la conception dans le désordre. Ils ont quand même terminé toutes les parties de l'étude et la conception est toujours équilibrée, ils ont juste changé l'ordre de la conception pour les semaines 2 et 3. J'analyse les données des deux laboratoires combinés. Le laboratoire 1 a donc exécuté la conception dans l'ordre des semaines 1-2-3-4, mais le laboratoire 2 a exécuté la conception dans l'ordre des semaines 1-3-2-4 (selon la conception prévue). J'ai analysé les données de 2 manières : une fois en conservant les vrais numéros de semaine qui ont été effectués, et une fois en écrasant les données du laboratoire 2 pour suivre la conception (en échangeant les données des semaines 2 et 3, il semble donc qu'ils ont exécuté la conception dans le bon sens). 1-2-3-4). Je ne pensais pas que ce changement aurait un impact sur les résultats de l'analyse des composantes de variance REML, puisque toutes les parties étaient encore terminées et que la conception est toujours équilibrée, mais les estimations et les pourcentages des composantes de variance sont légèrement différents entre les deux analyses.
Quelqu'un peut-il m'expliquer pourquoi les estimations des composantes de la variance seraient différentes lorsque je change simplement l'ordre des semaines ? La variabilité imputable aux semaines n'est-elle pas évaluée de la même manière ?
Merci!
Partager et communiquer les résultatsles fenêtresRe : Différents résultats de composant de variance REML pour un ordre différent des mêmes facteursSans voir les données et la spécification complète du modèle que vous essayez d'adapter, il est difficile de répondre.
D'après les informations que vous avez fournies, cela peut être dû au fait que le facteur "Semaine" est spécifié comme imbriqué ou non.S'il n'est pas spécifié comme imbriqué, le facteur semaine est supposé être partagé par les laboratoires.L'imbrication implique que la semaine 1 du laboratoire 1 n'est pas la même que la semaine 1 du laboratoire 2, par exemple.La semaine 1 pourrait avoir un effet différent sur le laboratoire 1 que la semaine 1 sur le laboratoire 2.
Sans imbrication, vous supposez que la semaine 1 a le même effet sur Lab1 et Lab2.Autrement dit, vous estimez une variabilité hebdomadaire commune aux deux laboratoires.
Il est probablement raisonnable de penser que les niveaux hebdomadaires du laboratoire 1 sont différents des niveaux hebdomadaires du laboratoire 2, mais peut-être pas s'il existe un facteur caché commun qui a un impact similaire sur les deux laboratoires chaque semaine.
Re : Différents résultats de la composante de variance REML pour un ordre différent des mêmes facteursCela pourrait avoir à voir avec les termes qui sont croisés ou imbriqués ?
Re : Différents résultats de composant de variance REML pour un ordre différent des mêmes facteursEn fait, cette conception est plus précise, car les laboratoires ont utilisé différents lots, opérateurs et équipements.
Re : Différents résultats de la composante de variance REML pour un ordre différent des mêmes facteursJe n'ai pas la semaine comme imbriquée. J'exécute l'analyse REML dans JMP avec les 5 facteurs aléatoires. Je pense que j'ai du mal à déterminer ce qui doit être imbriqué ou non. Ci-joint le plan d'étude prévu. La semaine devrait-elle être imbriquée dans le laboratoire ?
Re : Différents résultats de composant de variance REML pour un ordre différent des mêmes facteurs
Ensuite, le lot, l'opérateur et l'équipement sont imbriqués dans le laboratoire
Re : Différents résultats de la composante de variance REML pour un ordre différent des mêmes facteursMerci! D'après cette discussion et ma propre lecture entre-temps, je pense que ceci (image ci-jointe) est la bonne façon d'exécuter l'analyse des composantes de la variance. Le site est la variable Lab et 1 essai a été effectué pour chaque combinaison de facteurs indiqués dans la conception. Suis-je sur la bonne voie ?
Re : Différents résultats de composant de variance REML pour un ordre différent des mêmes facteursIl y a peu d'informations précieuses pour déterminer si vous êtes sur la bonne voie ou non ; mais (et si j'ai bien compris), si 1 "run" a été effectué pour chaque combinaison, quel est l'effet Run[Site, Week, Lot, Operator, Equipment] ?c'est-à-dire qu'il s'agit d'une variabilité entre les Runs ?Si oui, et qu'il n'y a qu'un run par combinaison, alors comment peut-il y avoir une variabilité entre les runs ? Et, si cela ne vous dérange pas que je demande, pourquoi le site est-il aléatoire ? Si vous essayez de comparer uniquement ces deux sites particuliers, ce n'est pas aléatoire. Et, si c'est aléatoire... alors estimer une composante de la variance avec n=2 sites est mal avisé.
Re : Différents résultats de composant de variance REML pour un ordre différent des mêmes facteursJe supprimerais le terme Run du modèle. Le Run sera implicitement utilisé pour estimer la répétabilité. Ce changement répondra @MRB3855 observation que vous avez besoin de plus d'une exécution pour chaque combinaison pour estimer la variance.
