동일한 요인의 다른 순서에 대한 다른 REML 분산 성분 결과안녕하세요,
두 개의 서로 다른 실험실에 대해 5가지 요인(주, 로트 등)을 사용하여 연구를 설계했는데 실험실 중 하나가 순서대로 설계를 따랐습니다. 그들은 여전히 연구의 모든 부분을 완료했고 설계는 여전히 균형을 이루고 있으며 2주와 3주 동안 설계 순서를 바꿨습니다. 저는 두 실험실을 합쳐서 데이터를 분석하고 있습니다. 따라서 연구실 1은 1-2-3-4주차 순서로 설계를 실행했지만, 연구실 2는 계획된 설계에 따라 1-3-2-4주차 순서로 설계를 실행했습니다. 데이터를 두 가지 방법으로 분석했습니다. 한 번은 수행된 실제 주 번호를 유지하고 한 번은 디자인을 따르기 위해 랩 2 데이터를 덮어씁니다(2주차와 3주차의 데이터를 교환하여 올바른 방식으로 설계를 실행한 것처럼 보입니다). 1-2-3-4 순서). 모든 부분이 여전히 완료되고 설계도 여전히 균형을 이루고 있기 때문에 이 전환이 REML 분산 성분 분석 결과에 영향을 미칠 것이라고는 생각하지 못했습니다. 그러나 분산 성분 추정치 및 백분율은 두 분석 간에 약간 다릅니다.
단지 주의 순서를 바꿀 때 왜 분산 성분 추정치가 달라지는지 누군가 설명해 줄 수 있나요? 주에 따른 변동성은 같은 방식으로 평가되지 않나요?
감사합니다!
결과 공유 및 전달윈도우Re: 동일한 요인의 다른 순서에 대한 다른 REML Variance Component 결과피팅하려는 모델의 데이터와 전체 사양을 보지 않고는 대답하기 어렵습니다.
제공한 정보에 따라 "주" 요소가 중첩으로 지정되었는지 여부 때문일 수 있습니다.중첩으로 지정되지 않은 경우 주 요소는 랩에서 공유하는 것으로 간주됩니다.중첩은 예를 들어 랩 1의 1주가 랩 2의 1주와 동일하지 않음을 의미합니다.1주가 랩 2에 미치는 영향과 랩 1에 미치는 영향이 다를 수 있습니다.
중첩하지 않으면 1주차가 Lab1과 Lab2에 동일한 영향을 미친다고 가정합니다.즉, 두 실험실에서 일반적인 주별 변동성을 추정하고 있습니다.
랩 1의 주 레벨이 랩 2의 주 레벨과 다르다고 생각하는 것이 타당할 수 있지만, 매주 유사한 방식으로 두 랩에 영향을 미치는 공통 잠복 요인이 있는 경우에는 그렇지 않을 수 있습니다.
Re: 동일한 요인의 다른 순서에 대한 다른 REML Variance Component 결과교차되거나 중첩되는 용어와 관련이 있습니까?
Re: 동일한 요인의 다른 순서에 대한 다른 REML Variance Component 결과실제로 이 설계는 실험실에서 서로 다른 로트, 작업자 및 장비를 사용했기 때문에 더 정확합니다.
Re: 동일한 요인의 다른 순서에 대한 다른 REML Variance Component 결과나는 중첩된 주를 가지고 있지 않습니다. JMP에서 REML 분석을 실행하고 있으며 모든 5개 요인을 무작위로 사용합니다. 무엇을 중첩해야 하는지 결정하는 데 어려움을 겪고 있다고 생각합니다. 계획된 연구 설계가 첨부되어 있습니다. 랩 내에 주를 중첩해야 합니까?
Re: 동일한 요인의 다른 순서에 대한 다른 REML Variance Component 결과
그러면 Lot, Operator 및 Equipment가 Lab 내에 중첩됩니다.
Re: 동일한 요인의 다른 순서에 대한 다른 REML Variance Component 결과감사합니다! 이 토론과 그 동안의 내 자신의 독서에서 나는 이것이 분산 성분 분석을 실행하는 올바른 방법이라고 생각합니다. 사이트는 Lab 변수이며 설계에 표시된 각 요인 조합에 대해 1회의 실행을 수행했습니다. 내가 올바른 길을 가고 있습니까?
Re: 동일한 요인의 다른 순서에 대한 다른 REML Variance Component 결과당신이 올바른 길을 가고 있는지 아닌지를 판단할 수 있는 귀중한 정보는 거의 없습니다. 그러나 (올바르게 이해한 경우) 각 조합에 대해 1개의 "실행"이 수행된 경우 Run[Site, Week, Lot, Operator, Equipment] 효과는 무엇입니까?즉, 실행 사이의 가변성입니까?그렇다면 조합당 1개의 실행만 있는 경우 어떻게 실행 간의 가변성이 될 수 있습니까? 그리고 제가 물어봐도 상관없다면 왜 사이트가 랜덤인가요? 이 두 특정 사이트만 비교하려는 경우 무작위가 아닙니다. 그리고 그것이 임의적이라면... n=2 사이트로 분산 구성 요소를 추정하는 것은 잘못된 조언입니다.
Re: 동일한 요인의 다른 순서에 대한 다른 REML Variance Component 결과모델에서 Run 항을 제거하겠습니다. 실행은 반복성을 추정하는 데 암시적으로 사용됩니다. 이 변경 사항은 @MRB3855 분산을 추정하기 위해 각 조합에 대해 둘 이상의 실행이 필요하다는 관찰.
