다음과 같이 구성된 실험에서 수집 한 데이터가 있습니다.
각각 30 그루의 나무가있는 두 곳. 15 개가 치료되고 15 개가 각 현장에서 통제됩니다. 각 나무에서 우리는 줄기 세 조각과 뿌리 세 조각을 샘플링하므로 나무 당 6 레벨 1 샘플이 두 요소 수준 (뿌리, 줄기) 중 하나로 표시됩니다. 그런 다음 줄기 / 뿌리 샘플에서 샘플 내 다른 조직을 해부하여 두 개의 샘플을 채취합니다.이 샘플은 조직 유형 (조직 유형 A, 조직 유형 B)의 두 가지 요인 수준 중 하나로 표시됩니다. 이 샘플은 연속 변수로 측정됩니다. 총 관측치 수는 720입니다. 2 개 사이트 * 30 그루의 나무 * (3 개의 줄기 샘플 + 3 개의 루트 샘플) * (1 개의 조직 A 샘플 + 1 개의 조직 B 샘플). 데이터는 다음과 같습니다.
ï..Site Tree Treatment Organ Sample Tissue Total_Length
1 L LT1 T R 1 Phloem 30
2 L LT1 T R 1 Xylem 28
3 L LT1 T R 2 Phloem 46
4 L LT1 T R 2 Xylem 38
5 L LT1 T R 3 Phloem 103
6 L LT1 T R 3 Xylem 53
7 L LT1 T S 1 Phloem 29
8 L LT1 T S 1 Xylem 21
9 L LT1 T S 2 Phloem 56
10 L LT1 T S 2 Xylem 49
11 L LT1 T S 3 Phloem 41
12 L LT1 T S 3 Xylem 30
R과 lme4를 사용하여 혼합 효과 모델을 맞추려고하지만 혼합 모델이 처음입니다. 두 레벨 내에 중첩 된 특정 샘플에 대해 임의의 효과를 사용하여 처리 + 레벨 1 요인 (줄기, 뿌리) + 레벨 2 요인 (조직 A, 조직 B)으로 반응을 모델링하고 싶습니다.
R에서는 다음과 같이 lmer을 사용 하여이 작업을 수행하고 있습니다.
fit <- lmer(Response ~ Treatment + Organ + Tissue + (1|Tree/Organ/Sample))
내 이해에서 (... 확실하지 않으며 왜 게시하고 있는지!)
(1|Tree/Organ/Sample)
'샘플'이 트리 내에 중첩 된 오르간 샘플 내에 중첩되도록 지정합니다. 이런 종류의 중첩은 관련성이 있고 유효합니까? 이 질문이 명확하지 않다면 죄송합니다. 정교화 할 수있는 곳을 지정하십시오.