交互作用因子内で入れ子効果を作成する方法は?こんにちは、
fit モデルを使用して RCBD を実行します。 単一の要素内でネストされた効果を作成する方法は知っていますが、ne を作成するにはどうすればよいですか交互作用因子内の安定効果?
元。ブロック (年 * 場所)
ありがとう！
Re: 交互作用因子内で入れ子効果を作成する方法は?あなたが言った、 "また、遺伝子型内の個人はかなり異なることを報告できるようにしたいと思います. REML法は変量効果をテストしないため、REML法ではなくMSを使用したいと思います。 " 変量効果は分散としてモデル化されます。 REML レポートには、信頼区間と Wald 検定統計量が含まれています。 個人の最良の線形不偏予測 (BLUP) を調べることもできます。
あなたが言った、 "したがって、私があなたが示すように、個人に一意のIDを与え、遺伝子型とTを完全な要因効果として、個人をランダムな非相互作用ブロック効果として行ったとき. また、MS を使用しているときに、JMP が個人を遺伝子型と T に交差させようとしているかのように、多数の特異点と DF の欠落が発生しています。 (REML ではすべて問題ありません)。 " それが REML の利点の 1 つです。 多くの設計は、古い MS メソッドには適していません。
Re: 交互作用因子内で入れ子効果を作成する方法は?親愛なるマーク、
どうもありがとうございました。とても迅速に、そして週末には、皆さんは素晴らしいです。
はい、これはほぼ私の設計ですが、各個人は 3 回ではなく 300 回程度測定されます (速度は 5 分間毎秒記録され、個人が泳いだり、休んだり、再び泳いだりするたびにかなり異なります)。 もちろん、これらの 300 の測定値は完全に独立した観測ではありませんが、それでも個人間の違いを推定するために使用できると思います。 (2 つの隣接する測定値はまったく独立していませんが、水泳と休息のサイクルを数回繰り返すと、おそらく独立している可能性があります)。
はい、確かに、各個人の速度を平均し、個人を複製として使用することから始めました。 しかし、遺伝子型内の個人はまったく異なることも報告できるようにしたいと思います. REML法は変量効果をテストしないため、REML法ではなくMSを使用したいと思います。
したがって、私があなたが示すように、個人に一意のIDを与え、遺伝子型とTを完全な要因効果として、個人をランダムな非相互作用ブロック効果として行ったとき. また、MS を使用しているときに、JMP が個人を遺伝子型と T に交差させようとしているかのように、多数の特異点と DF の欠落が発生しています。 (REML ではすべて問題ありません)。
おそらく、同じモデルで個々の効果の重要性を推定することはできず、別の分析で、たとえば遺伝子型内にネストされた各 T について個別に行う必要がありますか?
アドバイスありがとうございます！
Re: 交互作用因子内で入れ子効果を作成する方法は?これは、私があなたのデザインをどのように解釈するかを示す簡単な例です。
4 x 2 = 8 回の治療を含めました。 各治療は、複数の被験者で繰り返された（例えば、5回）。 各被験者を複数回（例えば、3回）観察した。 それは本質的にあなたがしたことですか？
したがって、観測値の平均を各個人からの応答として使用できます。 このように、残差誤差は個別であり、モデルに項は必要ありません。 (観測値の分散を作成およびモデル化して、処理が変動性にも影響するかどうかを確認することもできます。)
または、個々の観測を使用することもできます。 最初に個別の観察列を積み重ねて、個人の ID 用の新しい列を作成する必要があります。 ID 列はランダム効果として追加されます。
新しいテーブルは次のようになります。
したがって、モデルは次のように変更されます。
このように、個々の効果はランダム効果に寄与しますが、ネストされた効果ではありません。 ランダムブロックのように機能します。
Re: 交互作用因子内で入れ子効果を作成する方法は?親愛なるマーク、
3 年前の RCBD 設計に関するこのディスカッションに感謝します。 私はこの議論に従いましたが、モデルを指定する方法はまだわかりません。これは実際にははるかに単純です。 また、他の 2 つの効果の組み合わせ内にネストされた効果も含まれます。 具体的には、私は2つの温度で4つの遺伝子型を飼育し、温度と表現型の組み合わせごとに4〜5個体を繰り返し測定しました（個体ごとの水泳速度の多くの観察）。 したがって、個人は遺伝子型X温度内にネストされたランダム効果です。 上記のディスカッションで提案したように、一意の ID を持つ個人を指定してこれを実行すると、次のようになります。
モデルをあてはめる(よ( : v ) 、効果( :遺伝子型、 : T 、 : T * :遺伝子型、 :G _T_Ind &ランダム) )
DF が失われ、何も評価されません。
の組み合わせの中で個人が一意であることを指定する方法が必要です。 : T * :遺伝子型ですね。
前もって感謝します！
L.ヤンポルスキー
Re: 交互作用因子内で入れ子効果を作成する方法は?こんにちはマーク、
私の検出力を比較していただきありがとうございます。 ネストされたものを扱いたくありませんでしたブロック (年*場所)固定としての効果、効果。 ランダム効果として扱いたかったのですが、入れ子にしてテストを実行する方法がわかりませんでしたブロック以内の相互作用年と位置。しかし、名前を付けるだけでは検出力が影響を受けなくなったので、ブロック1~12 2 つの場所と 2 年間を通して、この方法で分析を行います。 ありがとうございました。
Re: 交互作用因子内で入れ子効果を作成する方法は?応答の標準偏差または検出しようとしている最小効果はわかりませんが、標準偏差 (予想される RMSE) に 1 を使用し、パラメーター値に 1 (因子レベルのコーディングを使用) を使用するため、この比較は公正です。 、値は両方の分析で標準偏差の 2 倍の効果に相当します)。 モデルでランダム ブロック効果を使用した検出力分析は次のとおりです。
(モデル内のランダム ブロック効果を持つ RCBD)
モデルを使用した電力分析は次のとおりです。
(モデル内のブロック効果が固定された RCBD)
したがって、関心のある効果の検出力は本質的に同じであることがわかります。 あなたの選択は、ブロック効果についてどのように考えるかにかかっているはずです。 ランダム効果は私には適切なようです。 ブロックを固定効果としてモデル化する理由は何ですか? 私はその質問を挑戦と言っているのではありません。 それは単に考えるべきことです。
Re: 交互作用因子内で入れ子効果を作成する方法は?これら 2 つの方法を使用して、品種の違いを検出する能力に違いはありますか?
ありがとう！！
Re: 交互作用因子内で入れ子効果を作成する方法は?各ブロックに一意のレベル (1 ～ 12) を与えることで、ネストを間接的に示しています。 4 つの環境で instread 1-3 を使用した場合、ブロックを明示的にネストする必要があります。
Re: 交互作用因子内で入れ子効果を作成する方法は?マーク、
データのシミュレーションに時間と労力をかけていただき、ありがとうございます。
を治療しようとしていたネストされたブロック (Y*L)ランダム効果として、固定ではありません。
要因の違いを区別し、フィールドの差異による影響を減らす力に関して、2 つの方法の違いは何だろうか。 ブロックを統計的に入れ子にしない mysref を正当化するにはどうすればよいですか?
ありがとうございました！
Re: 交互作用因子内で入れ子効果を作成する方法は?あなたが説明したように、RCBDと同等のカスタムデザインを作成しました。 (モンテカルロ シミュレーションで応答値を作成しました。) これには、ランダム ブロック効果を持つモデル (テーブル スクリプト) が含まれています。
ご確認の為、添付させて頂きました。
Re: 交互作用因子内で入れ子効果を作成する方法は?明確にしていただきありがとうございます、それは本当に大いに役立ちます。
ですから、私が理解していることを確認するために、場所（2）と年（2）、環境のすべての組み合わせで10種類すべてを持っています. 各品種は 3 通でテストされ、各環境内で 3 つの複合ブロックとして配置されます。 10 x 2 x 2 x 3 = 120 個の観測値が 12 個のブロックに配置されていますか?
モデルはブロックをネストせずにランダムな効果として扱うべきだと私には思えます。 ブロック = 1、2、または 3 を示す代わりに、データ テーブルで 1 ～ 12 として示します。 モデルでブロック効果を選択し、[属性] の横にある赤い三角形をクリックして、[ランダム効果] を選択します。
ブロックを固定効果として扱う理由や、説明に基づいてネストする必要がある理由がわかりません。
Re: 交互作用因子内で入れ子効果を作成する方法は?こんにちはマーク、
3 つの要素は次のとおりです。10 品種、2 年、2 つの場所 (各環境で 3 つのブロック。各年と場所を意味します)
これは、ある環境での RCBD のフィールド デザインです。次のブロック効果を (年*場所) で実行しようとしています。
Re: 交互作用因子内で入れ子効果を作成する方法は?考えられるモデルは複数あり、設計とモデルを誤解しがちです。 明確にするために、次の情報を提供していただけますか？
- あなたのRCBDは何ですか？ つまり、因子、因子レベル、治療、およびブロッキングとは何かです。 特に、ネスティングは設計でどのように発生しますか?
- 意図する線形モデルは何ですか?
線形モデルについては、わかりやすくするために次の命名法を使用してください。
Y = I + X1 + X2[X1] + X1*X2[X1] + B
X1 (例: Site) と X2 (例: Line) の 2 つの要素があることを示しています。 これらは、2 つの主効果と 1 つの交互作用効果として入力されています。 X2 の変更は、X1 レベルにネストされています。 B はブロック (例: Day) です。
（ちなみに、私の例が推定可能であることを保証するものではありませんが、命名法がどのように機能するかを示すためだけです！）
Re: 交互作用因子内で入れ子効果を作成する方法は?ハイマーク、
相互作用用語を作成する方法は知っていますが、( Year*Location ) 内に「ブロック」をネストするにはどうすればよいですか?
ありがとう。
Re: 交互作用因子内で入れ子効果を作成する方法は?最初に相互作用に関係する列を選択してから、[クロス] をクリックするだけです。
