Я пытаюсь разработать смешанную модель эффектов на наборе данных с повторными мерами.
Met
is measured on a series of randomly selected days on 24 samples submitted to 3 treatments (Treat
, with levels c
, uc
and ga
).
Уровни , Выполненного
, изменяются из-за различий в погодных условиях в течение дней ( Дата
). Дата таким образом становится вторым случайным эффектом модели (наряду с выбранными пунктами ( ID
)).
Мой главный интерес состоит в том, чтобы видеть, имеет ли Удовольствие
значительный эффект на , Выполненный
через дни.
некоторые типовые данные:
# create example data frame
ID <- factor(rep(c("a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i", "j", "k", "l", "m", "n", "o", "p", "q", "r", "s", "t", "u", "v", "w", "x"), 6))
Treat <- factor(rep(c(rep("c",8), rep("uc",8), rep("ga",8)), 6))
Date <- factor(rep(c(rep("10/06/2007",24), rep("19/06/2007",24), rep("12/07/2007",24), rep("21/07/2007",24), rep("11/08/2007",24), rep("12/08/2007",24)), 1))
Met <- as.numeric(c(rnorm(8,5,2), rnorm(8,7,2), rnorm(8,9,2),
rnorm(8,15,2), rnorm(8,17,2), rnorm(8,19,2),
rnorm(8,9,2), rnorm(8,11,2), rnorm(8,13,2),
rnorm(8,8,2), rnorm(8,10,2), rnorm(8,12,2),
rnorm(8,2,2), rnorm(8,4,2), rnorm(8,6,2),
rnorm(8,3,2), rnorm(8,5,2), rnorm(8,7,2)))
ww <- gl(1,1,144)
lys.data <- data.frame(ID, Treat, Date, Met, ww)
head(lys.data)
# set contrasts of data frame
lys.data$Treat <- factor(lys.data$Treat, levels=c("c", "uc", "ga"))
Тогда анализ:
library(nlme)
lme.001 <- lme(Met ~ Treat, data = lys.data,
random=list(ww=pdBlocked(list(pdIdent(~Date-1),
pdIdent(~ID-1)))))
summary(lme.001)
От результатов я добираюсь, кажется, что я не делаю то, что я предполагаю, что делаю, поскольку степени свободы кажутся неправильными (слишком высоко). Это правильно, который количество степеней свободы знаменателя увеличивает с количеством повторений (даты), что эксперимент был выполнен?
Кто может помочь мне здесь или указать мне в правильное направление?
Я иду не так, как надо со способом, которым я представляет вложение данных? (Я предполагаю, что нет ни одного).