如何在交互因素中創建嵌套效應？你好，
我將使用 fit 模型運行 RCBD。 我知道如何在單個因素內創建嵌套效果，但如何創建新的效果交互作用因素內的穩定效應？
前任。街區（年份*地點）
謝謝你！
回复：如何在交互因素中創建嵌套效應？你說， ”我還希望能夠報告基因型內的個體有很大不同。 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 作為完全因子效應，個體作為隨機非相互作用塊效應。 我得到了很多奇點和缺失的 DF，就好像 JMP 在使用 MS 時試圖交叉個體進行基因分型和 T 一樣。 （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應？親愛的馬克，
非常感謝你們，這麼快就在周末，你們太棒了。
是的，這幾乎是我的設計，儘管每個人都被測量了不是3 次，而是更像300 次（每秒記錄一次速度，持續5 分鐘，隨著個人游泳、休息、再次游泳等，速度變化很大）。 當然這300個測量值並不是完全獨立的觀察結果，但我覺得它們仍然可以用來估計個體之間的差異。 （兩個相鄰的測量根本不獨立，但在幾個游泳和休息週期中它們可能是獨立的）。
是的，當然，我首先計算每個人的平均速度並使用個人作為複製品。 但我也希望能夠報告基因型內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 作為完全因子效應，個體作為隨機非相互作用塊效應。 我得到了很多奇點和缺失的 DF，就好像 JMP 在使用 MS 時試圖交叉個體進行基因分型和 T 一樣。 （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，例如單獨分析每個 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應？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。 每個治療均由多個受試者重複（例如，5次）。 每個受試者被觀察多次（例如3次）。 這本質上是你所做的嗎？
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。 （您還可以創建觀測值的方差並對其進行建模，以查看處理是否也會影響變異性。）
或者，您可以使用個人觀察結果。 您必須首先堆疊單獨的觀察列，並為個體的身份創建一個新列。 ID 列將作為隨機效果添加。
新表如下所示：
所以模型改成這樣：
這樣，個體會產生隨機效應，但不是嵌套效應。 它的作用就像一個隨機塊。
回复：如何在交互因素中創建嵌套效應？親愛的馬克，
感謝您 3 年前對 RCBD 設計的討論。 我遵循了這個討論，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的組合中的效果。 具體來說，我在2 種溫度下飼養了4 種基因型，並且對每種溫度和表型組合飼養4-5 個個體進行了反複測量（對每個個體的游泳速度進行了多次觀察） 。 因此個體是嵌套在基因型X溫度內的隨機效應。 當我按照您在上面的討論中建議的方式指定具有唯一 ID 的個人並運行以下命令時：
適合模型（是（ : v ） ,效果（ ：基因型, ：時間, ：時間* ：基因型, ：G _T_工業&隨機的） ）
我迷失了 DF，並且沒有評估任何內容。
必須有一種方法來指定個體在組合中是唯一的：時間* : 基因型，對嗎？
提前致謝！
揚波爾斯基
回复：如何在交互因素中創建嵌套效應？你好馬克，
感謝您為我比較檢測能力。 我不想對待嵌套的區塊（年份*地點）效果為固定效果。 我想將其視為隨機效應，但只是不知道如何通過嵌套來運行測試堵塞內的相互作用年和地點。但現在，由於檢測能力不再受到簡單命名的影響1~12區在《2個地點和2年》中，我會這樣進行分析。 再次非常感謝你！！
回复：如何在交互因素中創建嵌套效應？我不知道您的響應的標準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 作為標準差（預期 RMSE），使用 1 作為參數值（對因子水平進行編碼） ，該值相當於兩個分析中標準差兩倍的效應。 以下是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）
這是使用您的模型進行的功率分析：
（模型中具有固定塊效應的 RCBD）
所以你可以看到，對於利息的影響，功效本質上是相同的。 您的選擇應該取決於您如何看待區塊效應。 隨機效應對我來說似乎合適。 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。 這只是值得思考的事情。
回复：如何在交互因素中創建嵌套效應？使用這兩種方法檢測品種差異的能力是否有差異？
謝謝你！！
回复：如何在交互因素中創建嵌套效應？通過為每個塊指定一個唯一的級別 (1-12)，您可以間接指示嵌套。 如果您在四個環境中使用 instread 1-3，則必須顯式嵌套塊。
回复：如何在交互因素中創建嵌套效應？標記，
非常感謝您花費時間和精力來模擬數據。
我試圖治療嵌套塊（Y*L）作為隨機效應，不是固定的。
我想知道這兩種方法在區分因素差異和減少場方差影響方面有什麼區別？ 我如何證明自己不以統計方式嵌套塊？
再次感謝你 ！
回复：如何在交互因素中創建嵌套效應？我做了一個定制設計，應該與您所描述的 RCBD 相同。 （我通過蒙特卡羅模擬計算了響應值。）它包括具有隨機塊效應的模型（表格腳本）。
我附上它供您檢查。
回复：如何在交互因素中創建嵌套效應？感謝您的澄清，這確實有很大幫助。
所以可以肯定的是，我理解，在位置 (2) 和年份 (2) 以及環境的每個組合中，都有所有 10 個品種。 每個品種都經過三次重複測試，並在每個環境中排列為 3 個完整的塊。 那麼您有 10 x 2 x 2 x 3 = 120 個觀測值排列在 12 個塊中？
在我看來，模型應該將塊視為隨機效應而不嵌套。 不要指示塊 = 1、2 或 3，而是在數據表中將其指示為 1 到 12。 在模型中選擇塊效應，單擊“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來嵌套它。
回复：如何在交互因素中創建嵌套效應？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，表示每年和地點）
這是我針對一個環境的 RCBD 的現場設計：我正在嘗試在（年*位置）中實現下一個塊效應
回复：如何在交互因素中創建嵌套效應？可能的模型不止一種，很容易誤解您的設計和模型。 請您提供以下信息以供澄清嗎？
- 你的 RCBD 是什麼？ 即是什麼因素、因素水平、治療方法和阻斷。 特別是，在您的設計中嵌套是如何發生的？
- 您想要的線性模型是什麼？
對於線性模型，為了清楚起見，請使用以下術語：
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）。 它們已被輸入為兩個主要效應和一個交互效應。 X2 中的更改嵌套在 X1 級別中。 B 是塊（例如，Day）。
（順便說一句，我不保證我的例子是可估計的，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應？嗨馬克，
我知道如何創建交互術語，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應？您只需先選擇交互涉及的列，然後單擊“交叉”即可。
