寻求帮助为我从相互移植实验中收集的数据创建模型：我有 2 个鱼群（A 和 B）和 2 个相互交叉的温度状态（温暖和寒冷）（= 4 个治疗组 - A ：暖，A：冷，B：暖，B：冷）。每个处理组由两个重复罐（总共 8 个罐）组成。每个鱼缸里有 100 条鱼。感兴趣的响应变量是增长率，我记录了 800 条鱼中每条鱼的增长率。我想测试人口和温度的影响及其相互作用。我还想包括坦克效果。我认为我应该在交互效果中嵌套坦克效果（Pop：Temp，相当于治疗组）并将嵌套效果作为随机效果包含在内。所以我应该在 Pop:Temp 的交互中嵌套 Population（固定效果）和 Temp（固定效果）和 Tank 效果（随机效果）。是否可以创建嵌套在固定效果交互中的随机效果？如果是这样，我该如何在 R 中做到这一点？
随机效应嵌套在R中的固定效应模型下
机器算法验证
r
随机效应模型
2022-03-29 12:56:44
3个回答
将 tank 作为随机效果和将 tank 嵌套在 pop/temp 固定效果中是没有意义的。您只需要其中之一，具体取决于坦克的编码方式。
如果坦克编码为1-8，则只需要坦克随机效果。将其嵌套在 pop/temp 固定效果中会产生相同的 8 个单位，因此没有必要。
如果 tank 编码为 1-2（即，它是哪个代表），您只需要将 tank 嵌套在 pop/temp 固定效果中，因为这会为您提供 8 个独特的 tank。仅当先将坦克分为两组然后随机分配治疗时，才需要包括坦克随机效应；如果八个坦克完全随机接受治疗，这是没有必要的。
您可以使用基于可能性的解决方案来做到这一点，nlme但lme4如果一切都是平衡的，使用传统的 ANOVA 方法可能更简单aov。
创建一些示例数据：
set.seed(5)
d <- within(expand.grid(pop=factor(c("A","B")),
temp=factor(c("warm", "cold")),
rep=1:2,
fish=1:100), {
tank <- factor(paste(pop, temp, rep, sep="."))
tanke <- round(rnorm(nlevels(tank))[unclass(tank)],1)
e <- round(rnorm(length(pop)),1)
m <- 10 + 2*as.numeric(pop)*as.numeric(temp)
growth <- m + tanke + e
})
像这样使用aov：
a0 <- aov(growth ~ pop*temp + Error(tank), data=d)
summary(a0)
或lme像这样：
library(nlme)
m1 <- lme(growth ~ pop*temp, random=~1|tank, data=d)
anova(m1)
因为处理（pop * temp）在随机效应（tank）的级别内没有变化，所以这是一个简单的嵌套设计（我认为）。除非您对罐之间的变化量特别感兴趣，否则将数据聚合到罐的水平然后运行一个简单的（非混合）线性模型会容易得多——统计推断应该与上述混合方差分析中的固定效应检验。
使用上面的示例数据（我确信有一种更简单的方法来进行聚合）：
d2 <- rename(cast(subset(d,select=c(pop,tank,temp,growth)),
pop+temp+tank~.,fun.agg=mean,value="growth"),
c("(all)"="meangrowth"))
m1 <- lm(meangrowth~pop*temp,data=d2)
summary(m1)
参见 Murtaugh (2007)“生态数据分析中的简单性和复杂性”，生态学，88(1)，2007，第 56-62 页。
你试过了吗： lmer(growth~1+treatment+(1|tank)+(0+treatment|tank))
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