相互作用因子内で入れ子効果を作成するにはどうすればよいですか?こんにちは、
フィットモデルを使用して 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、別の要素を作成するにはどうすればよいですか?相互作用因子内のステッド効果?
元。ブロック (年 * 場所)
ありがとう！
Re: 交互作用因子内でネストされた効果を作成するにはどうすればよいですか?あなたが言った、 "また、遺伝子型内の個体が全く異なることも報告できればと思っています。 REML では変量効果をテストしないため、REML 手法ではなく 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。 また、個人に対する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、私があなたが示した方法を正確に実行したとき、個人には一意のIDが与えられ、遺伝子型とTは完全な要因効果として、個人はランダムな非相互作用ブロック効果として与えられました。 そして、MS を使用すると、あたかも JMP が個人を遺伝子型と T に掛け合わせようとしているかのように、大量の特異点と欠落した DF が発生します。 (REMLでは何でも大丈夫です)。 」 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: 交互作用因子内でネストされた効果を作成するにはどうすればよいですか?親愛なるマーク様
とても早く、そして週末に、本当にありがとう、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、各個体は 3 回ではなく 300 回近く測定されています (速度は 5 分間毎秒記録され、個体が泳ぎ、休憩し、再び泳ぐなどするとかなり変化します)。 もちろん、これら 300 件の測定値は完全に独立した観測値ではありませんが、それでも個人間の差異を推定するために使用できると感じています。 (隣接する 2 つの測定値はまったく独立していませんが、水泳と休憩の数サイクルにわたって独立している可能性があります)。
はい、確かに、私は各個人の速度を平均し、各個人を複製として使用することから始めました。 しかし、遺伝子型内の個体は全く異なるということも報告できればと思っています。 REML では変量効果をテストしないため、REML 手法ではなく MS を使用したいと思います。
したがって、私があなたが示した方法を正確に実行したとき、個人には一意のIDが与えられ、遺伝子型とTは完全な要因効果として、個人はランダムな非相互作用ブロック効果として与えられました。 そして、MS を使用すると、あたかも JMP が個人を遺伝子型と T に掛け合わせようとしているかのように、大量の特異点と欠落した DF が発生します。 (REMLでは何でも大丈夫です)。
おそらく、同じモデル内の個別の効果の重要性を推定することはできず、別の分析、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るでしょうか?
またアドバイスをありがとうございます!
Re: 交互作用因子内でネストされた効果を作成するにはどうすればよいですか?以下に、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を示します。
4 x 2 = 8 回の治療が含まれています。 各治療は複数の被験者で反復されました（たとえば、5回）。 各被験者は複数回（例えば 3 回）観察されました。 それは本質的にあなたがやったことですか？
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。 この方法では、残差誤差は個別であり、モデルに項は必要ありません。 (観察の分散を作成してモデル化して、治療が変動に影響を与えているかどうかを確認することもできます。)
あるいは、個々の観察結果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 を表す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、個人はランダムな効果をもたらしますが、入れ子になっ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: 交互作用因子内でネストされた効果を作成するにはどうすればよいですか?親愛なるマーク様
3 年前、RCBD 設計について議論していただきありがとうございました。 私はこの議論に従いましたが、実際にはもっと単純なモデルを指定する方法がまだわかりません。 他の 2 つのエフェクトの組み合わせ内にネストされたエフェクトも含まれます。 具体的には、4 つの遺伝子型を 2 つの温度で飼育し、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 (個体ごとの遊泳速度を多数観察しました)。 したがって、個人はgenotypeXtemperture内にネストされたランダム効果になります。 上記の説明で提案したように、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。
フィットモデル( Y ( : v ) 、効果( :遺伝子型、 : T 、 : T * :遺伝子型、 :G _T_インド&ランダム) )
DFを失って何も評価されない。
の組み合わせ内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: 交互作用因子内でネストされた効果を作成するにはどうすればよいですか?こんにちは、マークさん
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なかったブロック (年*場所)効果は固定、効果。 これをランダム効果として扱いたかったのですが、ネスト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そして位置。しかし、現在では、単に名前を付けることによって検出力が影響を受けることはなくなりました。ブロック1～12 2 つの場所と 2 年間を通じて、私はこの方法で分析を行いました。 改めて、本当にありがとうございました!!
Re: 交互作用因子内でネストされた効果を作成するにはどうすればよいですか?応答の標準偏差や、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 RMSE) に 1 を使用し、パラメーター値 (因子レベルのコーディングを使用) に 1 を使用しているため、この比較は公平です。 、両方の分析において、値は標準偏差の 2 倍の効果に相当します)。 モデル内のランダム ブロック効果を使用した電力解析は次のとおりです。
(モデルにランダムなブロック効果を備えた RCBD)
モデルを使用した電力解析は次のとおりです。
(モデル内の固定ブロック効果を備えた RCBD)
したがって、関心のある効果の検出力は基本的に同じであることがわかります。 選択は、ブロック効果についてどのように考えるかによって決まります。 ランダムな効果が私には適切だと思います。 ブロックを固定効果としてモデル化したいのはなぜですか? 私はその質問を挑戦として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: 交互作用因子内でネストされた効果を作成するにはどうすればよいですか?これら 2 つの方法を使用した場合、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: 交互作用因子内でネストされた効果を作成するにはどうすればよいですか?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ます。 4 つの環境で instread 1 ～ 3 を使用した場合は、ブロックを明示的にネストする必要があります。
Re: 交互作用因子内でネストされた効果を作成するにはどうすればよいですか?マーク、
データのシミュレーションに時間と労力を費やしていただき、誠にありがとうございました。
治療しようとしていたのですが、ネストされたブロック (Y*L)ランダム効果として、固定されていません。
因子の違いを区別し、フィールドの分散による影響を軽減する能力に関して、2 つの方法の違いは何でしょうか? mysle がブロックをネストしないことを統計的に正当化するにはどうすればよいですか?
改めて本当にありがとうございました！
Re: 交互作用因子内でネストされた効果を作成するにはどうすればよいですか?あなたが説明したように、RCBDと同等になるカスタムデザインを作成しました。 (応答値はモンテカルロシミュレーションで作成しました。) ランダムブロック効果のあるモデル(テーブルスクリプト)が含まれています。
点検用に取り付けさせていただきました。
Re: 交互作用因子内でネストされた効果を作成するにはどうすればよいですか?説明していただきありがとうございます、本当に助かります。
念のために言っておきますが、場所 (2) と年 (2)、環境のすべての組み合わせで 10 種類すべてが存在します。 各品種は 3 回テストされ、各環境内で 3 つの coimplete ブロックとして配置されます。 つまり、10 x 2 x 2 x 3 = 120 個の観測値が 12 ブロックに配置されているということになります。
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 テーブル内で 1 ～ 12 として示します。 モデル内の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。
なぜブロックを固定効果として扱うのか、説明に基づいてブロックをネストする必要があるのか理解できません。
Re: 交互作用因子内でネストされた効果を作成するにはどうすればよいですか?こんにちは、マークさん
3 つの要素は次のとおりです: 10 品種、2 年、2 場所 (各環境に 3 つのブロック、つまり各年と場所を意味します)
これは、ある環境における RCBD のフィールド設計です。そして、次のブロック効果を (年 * 場所) に設定しようとしています。
Re: 交互作用因子内でネストされた効果を作成するにはどうすればよいですか?複数のモデルが考えられるため、デザインとモデルを誤解しやすいです。 説明の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、要因、要因レベル、治療法、遮断とは何かということです。 特に、ネストは設計内でどのように発生しますか?
- 意図している線形モデルは何ですか?
線形モデルの場合は、明確に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
私は、X1 (例: Site) と X2 (例: Line) という 2 つの要素があることを示しています。 それらは 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ます。 B はブロック (例: Day) です。
(ところで、私は私の例が推定可能であることを保証するのではなく、命名法がどのように機能するかを示すだけです。)
Re: 交互作用因子内でネストされた効果を作成するにはどうすればよいですか?ハイマーク、
インタラクション用語の作成方法はわかっていますが、( Year*Location ) 内で「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: 交互作用因子内でネストされた効果を作成するにはどうすればよいですか?最初にインタラクションに関係する列を選択し、次に「クロス」をクリックするだけです。
