Diseño split-split-plot y lme

Estoy trabajando en un conjunto de datos para evaluar el impacto del secado en las actividades microbianas de sedimentos. El objetivo es determinar si el impacto del secado varía entre los tipos de sedimentos y / o la profundidad dentro del sedimento.

El diseño experimental es el siguiente:
el primer factor Sedimento corresponde a tres tipos de sedimento (codificado Sed1 , Sed2 , Sed3 ).
Para cada tipo de sedimento, el muestreo se realizó en tres sitios (3 sitios para Sed1, 3 sitios para Sed2, 3 sitios para Sed3). El sitio está codificado: Sitio1 , Sitio2 , ..., Sitio9 .
El siguiente factor es la hidrología : dentro de cada sitio, el muestreo se realiza en una parcela seca y en una parcela húmeda (codificada seco / húmedo ).
Dentro de cada parcela anterior, el muestreo se realiza a dos profundidades.( D1 , D2 ) por triplicado.

Hay un total de n = 108 muestras = 3 sedimentos * 3 sitios * 2 hidrología * 2 profundidades * 3 réplicas.

Uso la función lme en R (paquete lnme) de la siguiente manera:

Sediment<-as.factor(rep(c("Sed1","Sed2","Sed3"),each=36))
Site<-as.factor(rep(c("Site1","Site2","Site3","Site4","Site5","Site6","Site7","Site8","Site9"),each=12))
Hydrology<-as.factor(rep(rep(c("Dry","Wet"),each=6),9))
Depth<-as.factor(rep(rep(c("D1","D2"),each=3),18))
Variable<-rnorm(108)

mydata<-data.frame(Sediment,Site,Hydrology,Depth,Variable)

mod1<-lme(Variable~Sediment*Hydrology*Depth, data=mydata, random=~1|Site/Hydrology/Depth)

Encontré un ejemplo de un diseño de parcela dividida-dividida comparable y su análisis en: http://www3.imperial.ac.uk/portal/pls/portallive/docs/1/1171923.PDF

¿Podría alguien confirmar que esta es la forma correcta de analizar estos datos?
¿Crees que la estructura aleatoria está correctamente especificada de acuerdo con mi diseño experimental?

Esto llega bastante tarde, pero creo que su análisis es generalmente correcto, con 3 comentarios:

1. Asegúrese de que está bien tratar la profundidad como aleatoria en lugar de fija. Supongo que esto depende de tu definición de profundidad. ¿Es solo 'tierra vegetal' y 'subsuelo' o algunos niveles de control como A1, B2, C2, etc.?
2. Un colega mío siempre recomienda que las personas creen otra variable para no confundir a las personas cuando los efectos fijos y aleatorios tienen el mismo nombre. Algo así lme(Variable~Sediment_ef*Hydrology_ef*Depth_ef, data=mydata, random=~1|Site/Hydrology/Depth), incluso si X_efy Xson columnas idénticas.
3. Obviamente, este es el modelo completo, donde puede (o no) querer reducirlo para lograr la parsimonia.