如何在交互因素中創建嵌套效應？你好，
我將使用擬合模型運行 RCBD。 我知道如何在單個因素內創建嵌套效果，但如何創建 ne相互作用因素內的特定效應？
前任。塊（年 * 位置）
謝謝你！
回复：如何在交互因素中創建嵌套效果？你說， ”我還希望能夠報告基因型中的個體是完全不同的。 所以我想使用 MS 而不是 REML 方法，因為 REML 不測試隨機效應。 “ 隨機效應被建模為方差。 REML 報告包括置信區間和 Wald 檢驗統計量。 您還可以檢查個體的最佳線性無偏預測 (BLUP)。
你說， ”因此，當我完全按照您展示的方式進行操作時，個體被賦予唯一的 ID，基因型和 T 作為全因子效應，個體作為隨機非相互作用塊效應。 而且我得到了很多奇異點和缺失的 DF，就好像 JMP 在使用 MS 時試圖將個體交叉到基因型和 T 一樣。 （在 REML 中一切都很好）。 “ 這是 REML 的優勢之一。 許多設計不適合舊的 MS 方法。
回复：如何在交互因素中創建嵌套效果？親愛的馬克，
非常感謝，這麼快，在周末，你們太棒了。
是的，這幾乎是我的設計，雖然每個人不是被測量 3 次，而是更像是 300 次（速度每秒記錄 5 分鐘，並且隨著個人游泳、休息、再次游泳等而變化很大）。 當然這 300 次測量並不是完全獨立的觀察，但我覺得它們仍然可以用來估計個體之間的差異。 （兩個相鄰的測量值根本不是獨立的，但經過幾個游泳和休息週期後它們可能是獨立的）。
是的，當然，我首先對每個人的速度進行平均，然後使用個人作為複製品。 但我也希望能夠報告基因型中的個體是完全不同的。 所以我想使用 MS 而不是 REML 方法，因為 REML 不測試隨機效應。
因此，當我完全按照您展示的方式進行操作時，個體被賦予唯一的 ID，基因型和 T 作為全因子效應，個體作為隨機非相互作用塊效應。 而且我得到了很多奇異點和缺失的 DF，就好像 JMP 在使用 MS 時試圖將個體交叉到基因型和 T 一樣。 （在 REML 中一切都很好）。
也許我無法估計同一模型中個體效應的重要性，應該在單獨的分析中進行，比如分別針對每個 T 並嵌套在基因型中？
再次感謝您的建議！
回复：如何在交互因素中創建嵌套效果？這是一個簡單的例子來說明我如何解釋你的設計。
您包括 4 x 2 = 8 次治療。 每個治療對多個受試者進行重複（例如，5 次）。 每個受試者被觀察多次（例如，3 次）。 這基本上是你所做的嗎？
因此，您可以使用觀察值的平均值作為每個人的響應。 這樣，殘差是單獨的，您不需要模型中的項。 （您還可以創建觀察值的方差並對其建模，以查看處理是否也影響變異性。）
或者，您可以使用個人觀察結果。 您必須先堆疊單獨的觀察列，然後為個體的身份創建一個新列。 ID 列將作為隨機效應添加。
新表如下所示：
所以模型更改為：
這樣，個體貢獻了隨機效應，但它不是嵌套效應。 它就像一個隨機塊。
回复：如何在交互因素中創建嵌套效果？親愛的馬克，
感謝您 3 年前對 RCBD 設計的討論。 我關注了這個討論，但我仍然不確定如何指定我的模型，這實際上要簡單得多。 它還包括嵌套在其他兩個效果組合中的效果。 具體來說，我有 4 個基因型在 2 個溫度下飼養，每個溫度和表型組合重複測量 4-5 個個體（對每個個體的游泳速度進行多次觀察）。 所以個體是嵌套在 genotypeXtemperature 中的隨機效應。 當我按照你在上面的討論中建議的那樣指定具有唯一 ID 的個人並運行它時：
擬合模型(是( : v ) ,效果( ：基因型, :噸, :噸* ：基因型, ：G _T_Ind &隨機的) )
我迷路了 DF，沒有任何評估。
必須有一種方法來指定個體在組合中是唯一的:噸* : 基因型，對吧？
提前致謝！
揚波爾斯基
回复：如何在交互因素中創建嵌套效果？你好馬克，
感謝您為我比較檢測能力。 我不想對待嵌套塊（年*位置）效果固定，效果。 我想將其視為隨機效果，但不知道如何通過嵌套來運行測試堵塞在的相互作用年和地點。但現在由於檢測能力並不受簡單命名的影響1~12塊在 2 個地點和 2 年中，我將以這種方式進行分析。 再次感謝你！
回复：如何在交互因素中創建嵌套效果？我不知道您的響應的標準偏差或您試圖檢測的最小效果，但這種比較是公平的，因為我使用 1 表示標準偏差（預期 RMSE）和 1 表示參數值（帶有因子水平編碼，該值相當於標準偏差兩倍的效應）在兩種分析中。 下面是在模型中使用隨機塊效應的功效分析：
（模型中具有隨機塊效應的 RCBD）
這是使用您的模型的功率分析：
（模型中具有固定塊效應的 RCBD）
所以你可以看到，對於感興趣的效果，功效本質上是相同的。 您的選擇應該歸結為您如何看待塊效應。 隨機效應似乎適合我。 為什麼要將 Block 建模為固定效應？ 我並不是說這個問題是一個挑戰。 這只是需要考慮的事情。
回复：如何在交互因素中創建嵌套效果？使用這兩種方法檢測品種差異的能力是否存在差異？
謝謝你！！
回复：如何在交互因素中創建嵌套效果？通過給每個塊一個唯一的級別 (1-12)，您可以間接指示嵌套。 如果您在四個環境中使用了 instread 1-3，那麼您將不得不顯式地嵌套這些塊。
回复：如何在交互因素中創建嵌套效果？標記，
非常感謝您花費時間和精力模擬數據。
我試圖治療嵌套塊 (Y*L)作為隨機效應，不固定。
我想知道這兩種方法在區分因素差異和減少現場差異影響的能力上有什麼區別？ 我如何證明 myslef 沒有在統計上嵌套塊？
再次感謝你 ！
回复：如何在交互因素中創建嵌套效果？我做了一個定制設計，應該等同於你描述的 RCBD。 （我用 Monte Carlo 模擬組成了響應值。）它包括具有隨機塊效應的模型（表腳本）。
我附上它供您檢查。
回复：如何在交互因素中創建嵌套效果？謝謝你的澄清，這真的很有幫助。
所以可以肯定的是，我明白了，你在位置 (2) 和年份 (2) 的每個組合中都有所有 10 個變體，一個環境。 每個品種一式三份進行測試，並在每個環境中安排為 3 個複合塊。 所以你有 10 x 2 x 2 x 3 = 120 個觀察值，排列成 12 個塊？
在我看來，模型應該將塊視為沒有嵌套的隨機效果。 不指示 block = 1、2 或 3，而是在數據表中將其指示為 1 到 12。 選擇模型中的塊效應，點擊屬性旁邊的紅色小三角，然後選擇隨機效應。
我不明白為什麼您會將塊視為固定效果或需要根據您的描述進行嵌套。
回复：如何在交互因素中創建嵌套效果？你好馬克，
這三個因素是：10 個品種、2 年、2 個地點（每個環境中有 3 個街區，即每年和地點）
這是我針對一個環境的 RCBD 現場設計：我正在嘗試在（年*位置）中下一個塊效果
回复：如何在交互因素中創建嵌套效果？可能的模型不止一種，很容易誤解您的設計和模型。 請提供以下資料以作澄清？
- 你的 RCBD 是什麼？ 即，什麼是因素、因素水平、處理和區組。 特別是，嵌套在您的設計中是如何發生的？
- 你想要的線性模型是什麼？
對於線性模型，為清楚起見，請使用此命名法：
Y = I + X1 + X2[X1] + X1*X2[X1] + B
我指出有兩個因素，X1（例如，站點）和 X2（例如，線路）。 它們已作為兩個主效應和一個交互效應輸入。 X2 中的更改嵌套在 X1 級別中。 B 是區塊（例如，Day）。
（順便說一句，我不保證我的例子是可估計的，而只是為了展示命名法是如何工作的！）
回复：如何在交互因素中創建嵌套效果？嗨，馬克，
我知道如何創建交互項，但如何將“塊”嵌套在 ( Year*Location ) 中？
謝謝。
回复：如何在交互因素中創建嵌套效果？您只需先選擇交互中涉及的列，然後單擊交叉。
