샘플링 변수를 사용한 혼합 효과 모델 설계

선형 혼합 효과 모델의 공식을 지정하려고합니다. lme4실험 설계 )에 대한 하지만 제대로하고 있는지 확실하지 않습니다.

디자인 : 기본적으로 나는 식물에 대한 반응 매개 변수를 측정하고 있습니다. 나는 4 가지 수준의 치료와 2 가지 관개 수준을 가지고 있습니다. 식물은 16 개의 플롯으로 그룹화되며, 각 플롯 I에서 4 개의 하위 플롯을 샘플링합니다. 각 하위 플롯에서 나는 15 ~ 30 개의 관측 값을 얻습니다 (발견 된 식물의 수에 따라 다름). 즉, 총 1500 개의 행이 있습니다.

처음에 서브 플롯 레벨은 샘플링 목적으로 여기에 있었지만 하나의 서브 플롯에서 다른 서브 플롯으로 많은 변동이 있음을 보았 기 때문에 모델에서 (64 레벨 변수로) 고려하고 싶다고 생각했습니다. 동일한 플롯 내부에서도 (전체 플롯 간의 변동성보다 큼).

내 첫 번째 아이디어는 다음과 같습니다.

library(lme4)
fit <- lmer(y ~ treatment*irrigation + (1|subplot/plot), data=mydata)

또는

fit <- lmer(y ~ treatment*irrigation + (1|subplot) + (1|plot), data=mydata)

그 맞습니까? 수식에 플롯 / 서브 플롯 수준을 모두 유지해야하는지 잘 모르겠습니다. 고정 효과는 중요하지 않지만 임의 효과는 매우 중요합니다.

모델은 다음과 같이 작성해야합니다

fit <- lmer(y ~ treatment*irrigation + (1|plot/subplot), data=mydata)

하위 플로트는 사이트 내에 중첩되어 있습니다. 비록 (1|plot)+가 (1|subplot)작동 할 경우 줄거리 고유 라벨 (즉 1A, 1B, 1C, ..., 2A, 2B, 2C보다는 A, B, C ..., A, B, C). 에서 내 책 장 폭스 등의 알. 생태 통계 는 중첩의 예를 설명합니다.

한편, 틱 예제에서 각 병아리는 한 무리에서 발생하고, 각각의 무리는 하나 개의 사이트에서 발생 모델 사양 인 (1 | SITE/BROOD/INDEX)과 같이, "사이트 내에서 중첩 무리 안에 중첩 된 병아리 (INDEX)"또는 동등 (1 | SITE) + (1 | SITE:BROOD) + (1 | SITE:BROOD:INDEX). 종아리와 병아리가 고유하게 라벨링되어있어 소프트웨어가 네 스팅을 감지 할 수 (1 | SITE) + (1 | BROOD) + (1 | INDEX)있을 경우에도 작동합니다 (사용하지 마십시오 (1 | SITE) + (1 | SITE/BROOD) + (1 | SITE/BROOD/INDEX). 모델에서 용어가 중복 될 수 있습니다).

다른 생각들:

• 중첩 및 모델 사양에 대한 자세한 내용은 http://glmm.wikidot.com/faq 를 참조하십시오.
• 관개 치료가 실제로 위의 회로도에 표시된대로 조직되어 있습니까? 아니면 그래픽 프리젠 테이션의 편의를 위해서입니까? 전자의 경우 잠재적으로 문제가있는 실험 설계가 있습니다 ...
• 서브 플로트는 사이트 내에 중첩되므로 Murtaugh 2007 생태학 "생태 학적 데이터 분석의 단순성과 복잡성"에 따라 추론 적으로 괜찮을 것입니다. 플롯 수단을 사용하고 플롯 레벨에서 데이터를 분석하는 것은 .
• 가치가있는 것에 대해, 나는 당신이 더 멀리 나아가 줄거리 수준으로 모을 수 있다고 생각합니다. 그런 다음 혼합 모델을 완전히 건너 뛸 수 있습니다.lm(y~treatment*irrigation, data=my_aggregated_data)