Nested / SplitModel - RepeatedMeasures / MixedModel ANOVA: Ebenen der Verschachtelung und Skripterstellung in R.

Mein Datensatz enthält die folgenden Variablen:

Behandlung (4 Typen - fest)
Standort (8 Standorte - fest)
Position in Location (3 Positionen pro Location - fest)
An jeder Position werden Proben entnommen (3 Proben pro zufälliger Position).
- Zeit (zwei Abtastzeiten - fest)
- Mineralisierungsrate (als Ergebnis der Analyse der entnommenen Proben)

Zum Testen jeder Behandlung werden zwei Stellen verwendet (dh 4 Behandlungen, 2 Stellen pro Behandlung, insgesamt 8 Stellen).

Ich möchte eine Split-Plot-ANOVA (/ verschachtelt?) Mit wiederholten Messungen (/ gemischtes Modell?) Durchführen, Rindem ich die obigen Variablen verwende.

Q.1. Klingt das passend?

Mein Ziel ist es zu sehen, ob es einen Einfluss von 1) Position, 2) Behandlung, 3) Zeit und 4) Interaktion aller (dh pos * behandeln *, pos * Zeit, behandeln * Zeit, pos * behandeln * Zeit) auf Mineralisierungsraten.

F 2. Ist der Ort in der Behandlung verschachtelt? Ist die Probe in Position verschachtelt?

F 3. Was sind die Zwischen- und Innenfaktoren?

F 4. Was ist das Thema / die Handlung? - Ist es der Ort oder die Position oder die Probe oder die Rate?

F 5. Wie kann ich Zeit als wiederholte Messung in meine R-Formel einfügen?

F 6. Würden Sie aov, lme oder ezANOVA verwenden?

F 7. Wie codiere ich die einzelnen unabhängigen Variablen und ihre Wechselwirkungen in eine richtige R-Formel?

Ich habe buchstäblich tagelang versucht, dies herauszufinden, und ich kann anscheinend keine sinnvolle Antwort finden ...

— Lorain
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Sie erwähnen zwei Stichprobenzeiten als wiederholte Messungen, aber Ihre Beschreibung der Variablen scheint sie nicht zu enthalten.

— mnel

danke für den kommentar, ich habe ihn bearbeitet. hoffe es ist klarer!

— Lorain

Kniffliges Problem! Ist der Standort fest oder zufällig? Ist die Position fest oder zufällig? Ich gehe davon aus, dass die Stichprobe zufällig ist.

$n=8$
Die Maßeinheit ist die Beobachtung, die Sie zu einem bestimmten Zeitpunkt an Ihren "Proben" machen.
Der Standort ist nicht in der Behandlung verschachtelt. Die Behandlung wird auf den Ort angewendet.
Die Position ist innerhalb des Standorts verschachtelt.
Die Probe ist in der Position verschachtelt.
Die Zeit ist in Sample verschachtelt.
Die Zeit ist mit der Behandlung gekreuzt.

Sie haben 3 Verschachtelungsebenen (Zeit innerhalb der Probe, Probe innerhalb der Position, Position innerhalb des Ortes).

Wenn Ort, Position und Stichprobe zufällig sind, wird die R-Formel meiner Meinung nach folgendermaßen aussehen:

 Y ~ Treatment * Time +(1|location|position|sample)

Sie haben jeweils 1 Zeile in Ihrem Datenrahmen für jede Probenbeobachtung - mit geeigneten Codierungen für alle Ihre Designmerkmale.

Würde es funktionieren, die wiederholten Messungen zu einer Punktzahl wie ihrem Durchschnitt oder ihrer Differenz zu kombinieren? Dies könnte die Interpretation des Modells erleichtern.

— Placidia
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+1, das ist eine wirklich schöne Antwort! Eine Sache, über die ich mich wundere: Sie geben an, dass es "3 Verschachtelungsebenen (Ort, Position, Stichprobe)" gibt und dass "Zeit in Stichprobe verschachtelt ist". Es gibt eine kleine Spannung zwischen diesen Aussagen. Gibt es eine Möglichkeit, dies für mich klarer zu machen?

— Gung - Reinstate Monica

X = μ + ϵ

$X=\mu + \epsilon$

@ Placidia, vielen Dank für Ihre Antwort! Es hat mir schon sehr geholfen. Aufgrund Ihrer Antwort habe ich meine Frage so bearbeitet, dass sie etwas mehr Informationen enthält (z. B. feste Variablen). Ich hatte eine Frage zu Ihrer R-Formel: Die Behandlungszeit bedeutet, dass Sie nur nach dem Einfluss der Kombination von Behandlung und Zeit suchen, oder? Ich bin auch interessiert, ob die Position einen Einfluss hat. Wie würde ich das zur Formel hinzufügen?

— Lorain

Mit R würde ich lmer aus dem lme4-Paket verwenden. lme (von nlme) ist eine frühere Version dieses Pakets. Formeln werden leicht unterschiedlich definiert. Die Behandlungszeit umfasst die festgelegten Auswirkungen auf die Behandlung und die Zeit sowie deren Wechselwirkung.

— Placidia

Wenn Ort und Position zufällig sind, können Sie ihre Wirkung immer noch mit lmer und der von mir angegebenen Formel testen. In diesem Fall testen Sie, ob die Varianz dieser Komponenten> 0 ist. Wenn Position und Position festgelegt sind, wird eine andere Formel benötigt. Vielleicht möchten Sie eine Einführung in gemischte Modelle lesen, bevor Sie fortfahren, da diese schwierig sein können.

— Placidia