Nested / SplitModel-RepeatedMeasures / MixedModel ANOVA：Rでのネストとスクリプトのレベル

私のデータセットには次の変数があります：

• トリートメント（4種類固定）
• ロケーション（8ロケーション-固定）
• 場所の位置（場所ごとに3つの位置-固定）
• サンプルは各位置で取得されます（位置ごとに3つのサンプル-ランダム）
  • 時間（2つのサンプリング時間-固定）
  • 鉱化率（採取したサンプルの分析結果として）

各治療をテストするために2つの場所が使用されます（つまり、4つの治療、治療ごとに2つの場所、合計8つの場所）。

R上記の変数を使用して、分割プロット（/ nested？）反復測定（/ mixed model？）ANOVAを実行したいと思います。

Q.1。これは適切ですか？

私の目標は、1）位置、2）治療、3）時間、および4）すべての相互作用（つまり、pos * treat *、pos * time、treat * time、pos * treat * time）に影響があるかどうかを確認することです石灰化率。

Q 2.場所は治療でネストされていますか？サンプルは適切な位置にネストされていますか？

Q 3.要因間および内要因とは何ですか？

Q 4.主題/プロットは何ですか？-場所、位置、サンプル、レートのどれですか？

Q 5. R式で繰り返し測定として時間を使用するにはどうすればよいですか？

Q 6. aov、lme、またはezANOVAを使用しますか？

Q 7.独立した独立変数とそれらの相互作用を適切なR式にコード化するにはどうすればよいですか？

私は文字通りこれを数日間理解しようとしてきましたが、意味のある答えを見つけることができないようです...

トリッキーな問題！場所は固定ですか、ランダムですか？位置は固定ですか、ランダムですか？サンプルはランダムだと思います。

• $n=8$
• 測定単位は、特定の時間に「サンプル」に対して行う観測です。
• 場所は処理でネストされていません。治療はその場所に適用されます。
• 位置は場所の内側にネストされます。
• サンプルは位置の内側にネストされています。
• 時間はサンプル内にネストされています。
• 時間は治療と交差しています。

ネストには3つのレベルがあります（サンプル内の時間、位置内のサンプル、位置内の位置）。

場所、位置、サンプルがランダムである場合、Rの式は次のようになると思います。

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

毎回のサンプル観測ごとに、データフレームに1行があり、すべての設計特性に適切なコーディングが行われています。

繰り返された測定値をそれらの平均や差異などのスコアに結合することはうまくいくでしょうか？これにより、モデルの解釈が容易になります。