Unterschiedliche Ergebnisse der REML-Varianzkomponente bei unterschiedlicher Reihenfolge derselben FaktorenHallo,
Ich habe eine Studie mit 5 Faktoren (Woche, Los usw.) für zwei verschiedene Labore entworfen, und eines der Labore hat das Design in der falschen Reihenfolge befolgt. Sie haben trotzdem alle Teile der Studie abgeschlossen und das Design ist immer noch ausgewogen, sie haben nur die Reihenfolge des Designs für die Wochen 2 und 3 vertauscht. Ich analysiere die Daten für beide Labore zusammen. Labor 1 hat das Design also in der Reihenfolge der Wochen 1-2-3-4 ausgeführt, aber Labor 2 hat das Design in der Reihenfolge der Wochen 1-3-2-4 ausgeführt (gemäß dem geplanten Design). Ich habe die Daten auf zwei Arten analysiert: einmal habe ich die tatsächlichen Wochenzahlen beibehalten, die durchgeführt wurden, und einmal die Daten von Labor 2 überschrieben, um dem Design zu folgen (die Daten für die Wochen 2 und 3 vertauscht, sodass es so aussieht, als hätten sie das Design in der richtigen Reihenfolge 1-2-3-4 ausgeführt). Ich dachte nicht, dass dieser Wechsel Auswirkungen auf die Ergebnisse der REML-Varianzkomponentenanalyse haben würde, da alle Teile noch abgeschlossen waren und das Design immer noch ausgewogen ist, aber die Schätzungen und Prozentsätze der Varianzkomponenten unterscheiden sich zwischen den beiden Analysen leicht.
Kann mir jemand erklären, warum die Schätzungen der Varianzkomponenten unterschiedlich sind, wenn ich nur die Reihenfolge der Wochen ändere? Wird die der Woche zuzuschreibende Variabilität nicht auf die gleiche Weise bewertet?
Danke schön!
Ergebnisse teilen und kommunizierenWindowsBetreff: Unterschiedliche Ergebnisse der REML-Varianzkomponente für unterschiedliche Reihenfolge derselben FaktorenOhne die Daten und die vollständige Spezifikation des Modells zu sehen, das Sie anpassen möchten, ist dies schwierig zu beantworten.
Anhand Ihrer Angaben kann dies daran liegen, ob der Faktor "Woche" als verschachtelt angegeben ist oder nicht.Wenn er nicht als verschachtelt angegeben ist, wird davon ausgegangen, dass der Wochenfaktor von Laboren gemeinsam genutzt wird.Verschachtelung impliziert beispielsweise, dass Woche 1 in Lab 1 nicht mit Woche 1 in Lab 2 identisch ist.Woche 1 könnte eine andere Auswirkung auf Lab1 haben als Woche 1 auf Lab 2.
Ohne Verschachtelung gehen Sie davon aus, dass Woche 1 die gleiche Auswirkung auf Lab1 und Lab2 hat.Das heißt, Sie schätzen eine gemeinsame Schwankung von Woche zu Woche in beiden Labors.
Es ist wahrscheinlich vernünftig, dass die Wochenstufen in Lab 1 anders sind als die Wochenstufen in Lab 2, aber vielleicht nicht, wenn es einen gemeinsamen lauernden Faktor gibt, der sich jede Woche auf ähnliche Weise auf beide Labs auswirkt.
Betreff: Unterschiedliche Ergebnisse der REML-Varianzkomponente für unterschiedliche Reihenfolge derselben FaktorenKönnte damit zu tun haben, welche Begriffe gekreuzt oder verschachtelt sind?
Betreff: Unterschiedliche Ergebnisse der REML-Varianzkomponente für unterschiedliche Reihenfolge derselben FaktorenTatsächlich ist dieses Design genauer, da die Labore unterschiedliche Chargen, Bediener und Geräte verwendeten.
Betreff: Unterschiedliche Ergebnisse der REML-Varianzkomponente für unterschiedliche Reihenfolge derselben FaktorenIch habe keine Woche wie verschachtelt. Ich führe die REML-Analyse in JMP mit allen 5 Faktoren als zufällig aus. Ich glaube, es fällt mir schwer zu bestimmen, was verschachtelt werden soll oder nicht. Anbei das geplante Studiendesign. Sollte die Woche im Labor verschachtelt werden?
Betreff: Unterschiedliche Ergebnisse der REML-Varianzkomponente für unterschiedliche Reihenfolge derselben Faktoren
Dann sind Los, Bediener und Ausrüstung in Lab verschachtelt
Betreff: Unterschiedliche Ergebnisse der REML-Varianzkomponente für unterschiedliche Reihenfolge derselben FaktorenDanke schön! Aufgrund dieser Diskussion und meiner eigenen Lektüre glaube ich, dass dies (Bild im Anhang) der richtige Weg ist, um die Varianzkomponentenanalyse durchzuführen. Standort ist die Lab-Variable, und für jede im Design gezeigte Kombination von Faktoren wurde 1 Lauf durchgeführt. Bin ich auf dem richtigen Weg?
Betreff: Unterschiedliche Ergebnisse der REML-Varianzkomponente für unterschiedliche Reihenfolge derselben FaktorenEs gibt nur wenige Informationen, um festzustellen, ob Sie auf dem richtigen Weg sind oder nicht; aber (und wenn ich das richtig verstehe), wenn 1 "Lauf" für jede Kombination durchgeführt wurde, was ist der Effekt von Lauf [Standort, Woche, Los, Bediener, Ausrüstung]?dh es ist Variabilität zwischen Runs?Wenn ja, und es gibt nur 1 Lauf pro Kombination, wie kann es dann eine Variabilität zwischen den Läufen geben? Und, wenn ich fragen darf, warum ist die Seite zufällig? Wenn Sie versuchen, nur diese beiden bestimmten Websites zu vergleichen, ist dies kein Zufall. Und wenn es zufällig ist ... dann ist es nicht ratsam, eine Varianzkomponente mit n = 2 Standorten zu schätzen.
Betreff: Unterschiedliche Ergebnisse der REML-Varianzkomponente für unterschiedliche Reihenfolge derselben FaktorenIch würde den Run-Term aus dem Modell entfernen. Der Lauf wird implizit verwendet, um die Wiederholbarkeit abzuschätzen. Diese Änderung wird ansprechen @MRB3855 Beachten Sie, dass Sie mehr als einen Lauf für jede Kombination benötigen, um die Varianz zu schätzen.
