以混合模型方法分析这些数据的正确方法是什么？

Question

我对完全随机区组设计中的浪费率进行了实验，并评估了多年来的土壤肥力和树木高度/直径。哪个模型最适合拟合这些数据？

费率（吨/公顷）- 0； 10； 20； 30； 40 块 - 1； 2； 3； 4 年 - 0； 1; 5； 9； 14

我用的是lme：

所有数据的模型

m1<- lme(pH ~ Rate*(Years+I(Years^2)), random = ~ 1 + Years+I(Years^2)|Block, data = Compilado, method = "ML", control =list(msMaxIter = 1000, msMaxEval = 1000))

多年来每个费率的模型

m0<- lme(pH ~ (Anos+I(Anos^2)), random = ~ 1|Bloco, data = Compilado_0, method = "ML", control =list(msMaxIter = 1000, msMaxEval = 1000))

或

m0<- lme(pH ~ Anos), random = ~ 1|Bloco, data = Compilado_0, method = "ML", control =list(msMaxIter = 1000, msMaxEval = 1000))

这是正确的吗？

Answer 1

使用混合模型方法分析数据涉及考虑固定效应和随机效应，以解释数据内的潜在相关性和变化。具体步骤和注意事项取决于您的数据和研究问题的性质。这是一般指南：

1. 了解数据： 清楚地定义您的研究问题并了解数据的结构。在处理重复测量或分层数据时，混合模型特别有用。
2. 定义固定效应和随机效应： 确定数据集中您想要视为固定效应（具有您想要推广到的特定水平的预测变量）和随机效应（具有您想要将其视为来自更广泛群体的样本的水平的变量）的变量。
3. 指定型号： 写下混合效应模型的数学表示。这涉及指定固定效应和随机效应以及模型的结构。例如，线性混合效应模型的常见表示法可能是： 生成文件 复制代码 Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + b0 + b1*Z1 + ... + ε 其中 Y 是响应变量，X1, X2, ... 是固定效应，Z1, ... 是随机效应，ε 是误差项。
4. 选择适当的分布： 为您的响应变量选择适当的分布（例如正态分布、二项分布、泊松分布）并在模型中指定它。
5. 拟合混合模型： 使用统计软件（例如带有 Statsmodels 或 lme4 等库的 R、SAS 或 Python）使混合效应模型适合您的数据。确保软件能够处理混合效果模型。
6. 评估模型拟合度： 使用诊断图、残差分析和拟合优度测量来评估模型拟合。检查是否违反假设和异常值。
7. 解释固定效应： 通过检查估计系数和相关置信区间来解释固定效应。这些系数代表每个预测变量在所有级别上的平均效果。
8. 解释随机效应： 通过了解随机效应的方差分量来解释随机效应。这些分量代表与随机效应相关的变异性。
9. 考虑协方差结构： 如果您的数据涉及重复测量或聚类观察，请考虑为随机效应指定协方差结构，以解释聚类内的相关性。
10. 考虑模型简化： 虚拟网络 复制代码

• 根据模型的复杂性和可用数据量，考虑简化模型以避免过度拟合或提高可解释性。

11. 验证和交叉验证： 虚拟网络 复制代码

• 在独立数据集上验证您的模型（如果有）。考虑交叉验证技术来评估模型的普遍性。

12. 报告结果： CSS 复制代码

• 清楚地报告结果，包括估计值、标准误差、置信区间和 p 值。为研究结果的实际意义提供背景。 请记住，您的分析细节将取决于您的数据特征和您正在解决的研究问题。咨询具有混合效应模型专业知识的统计学家或数据分析师可以根据您的具体情况提供有价值的见解。