¿Cuándo utilizar la personalidad de mínimos cuadrados estándar utilizando el atributo "aleatorio" en lugar de la personalidad del modelo mixto?Hola, estoy intentando crear un modelo con cuatro efectos fijos: tensión, concentración, su interacción y día (ya que no tengo suficientes días experimentales para que sea un efecto aleatorio). Los efectos aleatorios se replicarían anidados dentro de la placa (en placas de 96 pocillos) y la placa anidada dentro del día. Entiendo que tengo dos opciones para modelar esto en JMP:
1. Personalidad de 'mínimos cuadrados estándar' que selecciona los efectos aleatorios como aleatorios utilizando 'atributos'
2. Personalidad de 'Modelo Mixto', el problema con esto es que la salida no muestra valores R^2, por lo que no puedo ver cuánto de la variación en el modelo se explica por mis efectos.
¿Cuál sería mejor utilizar?
¡Gracias!
Análisis y modelado de datos básicosRe: ¿Cuándo utilizar la personalidad de mínimos cuadrados estándar utilizando el atributo 'aleatorio' en lugar de la personalidad del modelo mixto?Hola @blip555555
Tras nuestra conversación en tu publicación anterior, acabo de consultar la sección de Ayuda sobre Modelos Mixtos . La personalidad de los Modelos Mixtos parece ser útil cuando se tienen estructuras de covarianza complejas.
Si no tiene una estructura de covarianza específica ( estructura de configuración = Residual : no hay covarianza entre observaciones, por lo que los errores son independientes), puede construir el modelo con la personalidad de mínimos cuadrados estándar con efectos aleatorios o con la personalidad del modelo mixto, y obtendrá los mismos resultados.
A modo de ilustración, lo probé con el conjunto de datos "Máquina", y los dos modelos son iguales con las plataformas, ya que la estructura de covarianza está configurada en "Residual":
Espero que esta respuesta te ayude.
Re: ¿Cuándo utilizar la personalidad de mínimos cuadrados estándar utilizando el atributo 'aleatorio' en lugar de la personalidad del modelo mixto?Querido Víctor,
Ya veo. ¿Cómo sé si mis errores son independientes?
Para contextualizar, estoy analizando cómo la concentración de antibiótico y la cepa bacteriana influyen en un marcador de fluorescencia (variable de respuesta). Mis efectos fijos son: día experimental (ya que no realicé el experimento en más de 5 días diferentes), cepa, concentración, cepa*concentración. Mis efectos aleatorios son: réplica anidada dentro de la placa (considera la variación en réplicas técnicas en la misma placa de 96 pocillos) y placa anidada dentro del día (considera la variación entre placas en el mismo día). No creo que haya motivos para creer que mis errores sean dependientes después de considerar la variación entre réplicas y placas.
¡Gracias!
Re: ¿Cuándo utilizar la personalidad de mínimos cuadrados estándar utilizando el atributo 'aleatorio' en lugar de la personalidad del modelo mixto?Hola @blip555555
Podrías comprobar varios aspectos:
- En "Diagnóstico de filas", puede consultar "Gráfico de residuos predicho" y "Residuos por fila" para verificar algunas suposiciones detrás de los modelos de regresión lineal , respectivamente la varianza constante de los residuos y la independencia de las observaciones (no hay un patrón específico en los residuos cuando se miran los residuos vs. las filas).
- También puede consultar la " Matriz de covarianza de estimaciones de componentes de varianza " debajo del informe REML para verificar si la covarianza entre los efectos aleatorios es relativamente baja.
- Finalmente, también podría guardar los residuos del análisis en su tabla de datos y comprobar las correlaciones entre estos y los factores originales. Dado que el modelo debería haber capturado la variación de sus factores, sus residuos deberían tener correlaciones muy bajas con los factores originales.
También puede utilizar residuos en gráficos de control para evaluar si puede haber algunos patrones o valores extraños y posiblemente vincularlos a factores o condiciones específicas y/o evaluar algunas desviaciones lentas en los residuos que pueden parecer sospechosas (similar al gráfico de residuos vs. gráficos de filas).
Espero que esta respuesta te ayude.
Re: ¿Cuándo utilizar la personalidad de mínimos cuadrados estándar utilizando el atributo 'aleatorio' en lugar de la personalidad del modelo mixto?Querido Víctor,
Muchas gracias por sus respuestas y disculpen la cantidad de preguntas. Soy nuevo en JMP y en el modelado estadístico en general. Grafiqué mis residuos predichos, como se adjunta a continuación, y también revisé las estimaciones de los componentes de la matriz de covarianza, también adjuntas. ¿Parece que la personalidad estándar de mínimos cuadrados con efectos aleatorios funciona?
Re: ¿Cuándo utilizar la personalidad de mínimos cuadrados estándar utilizando el atributo 'aleatorio' en lugar de la personalidad del modelo mixto?Al observar las capturas, sí parece funcionar, ya que la variación de los residuos parece aleatoria, excepto en la primera captura, donde parece haber algún tipo de efecto de grupo sin valores intermedios. Sin embargo, esto podría deberse a tus efectos aleatorios o de bloqueo.
Las preguntas no son un problema; la falta de información en las respuestas sí puede serlo. La estadística no es una cuestión de "sí o no", sino un grado de confianza (y riesgo) sobre la decisión que se desea tomar con base en la información y la idoneidad de los modelos. Evaluar esta situación es difícil, si no imposible, sin el conjunto de datos para explorarla.
Si desea compartir datos de forma anonimizada, la opción Anonimizar datos funciona bien.
Espero que esta respuesta te ayude.
