Quand utiliser la personnalité des moindres carrés standard en utilisant l'attribut « aléatoire » au lieu de la personnalité du modèle mixte ?Bonjour, j'essaie de créer un modèle avec quatre effets fixes : la contrainte, la concentration, leur interaction et le jour (car je n'ai pas assez de jours expérimentaux pour en faire un effet aléatoire). Les effets aléatoires seraient des réplications imbriquées dans la plaque (prévues pour des plaques 96 puits) et des plaques imbriquées dans le jour. Je comprends que j'ai deux options pour modéliser cela dans JMP :
1. Personnalité « Standard Least Square » sélectionnant les effets aléatoires comme aléatoires à l'aide d'« attributs »
2. Personnalité « Modèle mixte », le problème avec cela est que la sortie n'affiche pas les valeurs R^2, donc je ne peux pas voir dans quelle mesure la variance du modèle est expliquée par mes effets.
Lequel serait le meilleur à utiliser ?
Merci!
Analyse et modélisation des données de baseRe : Quand utiliser la personnalité des moindres carrés standard en utilisant l'attribut « aléatoire » au lieu de la personnalité du modèle mixte ?Salut @blip555555
Suite à notre discussion sur votre article précédent, je viens de consulter la section Aide relative aux modèles mixtes . La personnalité du modèle mixte semble utile lorsque vous avez des structures de covariance complexes.
Si vous n'avez pas de structure de covariance spécifique ( structure de réglage = Résiduel : pas de covariance entre les observations, donc les erreurs sont indépendantes), vous pouvez construire le modèle soit avec la personnalité des Moindres Carrés Standards à effets aléatoires, soit avec la personnalité du Modèle Mixte, et vous obtiendrez les mêmes résultats.
A titre d'illustration, je l'ai essayé avec le jeu de données "Machine", et les deux modèles sont les mêmes avec les plateformes, car la structure de covariance est définie sur "Résiduel" :
J'espère que cette réponse vous aidera,
Re : Quand utiliser la personnalité des moindres carrés standard en utilisant l'attribut « aléatoire » au lieu de la personnalité du modèle mixte ?Cher Victor,
Je vois. Comment savoir si mes erreurs sont indépendantes ?
Pour donner un peu de contexte, j'analyse l'influence de la concentration d'antibiotique et de la souche bactérienne sur un marqueur de fluorescence (variable de réponse). Mes effets fixes sont : jour de l'expérience (car je n'ai pas mené l'expérience sur plus de 5 jours différents), souche, concentration, souche*concentration. Mes effets aléatoires sont : réplicat imbriqué dans la plaque (prenant en compte la variation des réplicats techniques dans la même plaque 96 puits) et plaque imbriquée dans le jour (prenant en compte la variation entre les plaques le même jour). Je ne pense pas qu'il y ait de raison de croire que mes erreurs soient dépendantes après prise en compte de la variation entre les réplicats et les plaques.
Merci!
Re : Quand utiliser la personnalité des moindres carrés standard en utilisant l'attribut « aléatoire » au lieu de la personnalité du modèle mixte ?Salut @blip555555
Vous pouvez vérifier plusieurs aspects :
- Dans « Diagnostics de ligne », vous pouvez vérifier le « Résiduel par tracé prédit » et le « Résiduel par ligne » pour vérifier certaines hypothèses derrière les modèles de régression linéaire , respectivement la variance constante des résidus et l'indépendance des observations (pas de modèle spécifique dans les résidus lorsque l'on regarde les résidus par rapport à la ligne).
- Vous pouvez également consulter la « Matrice de covariance des estimations des composants de variance » sous le rapport REML pour vérifier si la covariance entre les effets aléatoires est relativement faible.
- Enfin, vous pouvez également enregistrer les résidus de l'analyse dans votre table de données et vérifier les corrélations entre eux et les facteurs d'origine. Comme le modèle a dû capturer la variation due à vos facteurs, vos résidus devraient présenter une très faible corrélation avec les facteurs d'origine.
Vous pouvez également utiliser des résidus dans les cartes de contrôle, pour évaluer s'il peut y avoir des modèles/valeurs étranges, et éventuellement les lier à des facteurs ou à des conditions spécifiques, et/ou évaluer certaines dérives lentes dans les résidus qui peuvent sembler suspectes (similaire au tracé résiduel par rapport au tracé en ligne).
J'espère que cette réponse vous aidera,
Re : Quand utiliser la personnalité des moindres carrés standard en utilisant l'attribut « aléatoire » au lieu de la personnalité du modèle mixte ?Cher Victor,
Merci beaucoup pour vos réponses et désolé pour le nombre de questions. Je suis novice en JMP et en modélisation statistique en général. J'ai tracé mes résidus par prédiction (voir ci-dessous) et j'ai également consulté les estimations des composantes de la matrice de covariance (voir ci-dessous). Il semble que la méthode standard des moindres carrés de personnalité avec effets aléatoires fonctionne ?
Re : Quand utiliser la personnalité des moindres carrés standard en utilisant l'attribut « aléatoire » au lieu de la personnalité du modèle mixte ?En regardant les captures, oui, cela semble « fonctionner » car la variation des résidus semble aléatoire, sauf pour la première capture où il semble y avoir une sorte d'effet de groupe sans valeurs intermédiaires ? Mais cela pourrait être le résultat de vos effets aléatoires/bloquants.
Les questions ne posent pas de problème, le manque d'informations dans les réponses peut en poser. Les statistiques ne se résument pas à une question de type « oui ou non », mais à un degré de confiance (et de risque) quant à la décision que vous souhaitez prendre en fonction des informations et de la pertinence de vos modèles. Évaluer cette situation est difficile, voire impossible, sans les données nécessaires pour l'explorer.
Si vous souhaitez partager des données de manière anonyme, l'option Anonymiser les données fonctionne bien.
J'espère que cette réponse vous aidera,
