Wie führe ich Crossed Completly Randomized Design aus?Ich habe eine Forschungsfrage, die diesem Beispiel ähnlich ist. Daher versuche ich dies, um ähnliche Ergebnisse von JMP zu erhalten, um sich auf meine Analyse zu verlassen.
Ich beziehe mich auf Prof. George Casellas "Statistical Design" Buch.
Ein Experimentator, der die Wirkung verschiedener Lebensmittel für eine Fischart (τi) untersucht, platziert das Futter in Tanks, die den Fisch enthalten. Die Gewichtszunahme des Fisches ist die Antwort (yij). Die Versuchseinheit ist der Tank, da die Behandlung auf den Tank und nicht auf den Fisch angewendet wird. (Wenn der Experimentator den Fisch in die Hand genommen und das Futter in den Mund des Fisches gesteckt hätte, dann wäre der Fisch die Versuchseinheit gewesen - solange jeder Fisch einen unabhängigen Futterschaufel hat!). Angenommen, es gibt 3 verschiedene Diäten, 4 Tanks pro Diät und 6 Fische pro Tank.
Die Anova-Tabelle und die Antwort sind: 
Er hat das gegeben DataSet
Ich erhalte jedoch nicht die gleichen Ergebnisse in JMP. Wie kann ich diese Art von Daten eingeben, in die Unterabtastungsdaten aufgenommen wurden, und diese Analyse in JMP ausführen?
In meinem Fall erhalte ich fünf Unterabtastungsdaten (technische Replikate aus fünf Werken innerhalb eines Replikats) und wie kann ich ANOVA (Homogenitätstest) durchführen, den Vergleich in JMP in einer solchen Situation.
Re: Wie führt man Crossed Completly Randomized Design durch?Scrollen Sie zu Ihrer ersten Frage nach unten in der Überschrift "REML versus EMS für das Anpassen von Modellen mit zufälligen Effekten" Hilfeseite für Modelle und Optionen für gemischte und zufällige Effekte .
Re: Wie führt man Crossed Completly Randomized Design durch?Vielen Dank @julianisch !!!
Das hilft 
Dies ist wirklich nützlich in der biologischen Forschung (Pflanze & Landwirtschaft), wo Verschachtelte ANOVA mit gleichen Subsample-Nummern.
Ich habe den zweiten Ansatz versucht Verschachtelung Tank [Diät] -> zufällig . Das funktioniert!!!
BTW, was ist der Unterschied zwischen REML und EMS? Wie kann ich sicher sein, was ich wählen soll!
Wollen Sie auch wissen, verwenden JMP und SAS dieselbe Pipeline für diese Analyse?
Re: Wie führt man Crossed Completly Randomized Design durch?Hallo @ Kynda .
JMP (zusammen mit der meisten Statistiksoftware) geht davon aus, dass sich die Zeilen in Ihrem Dataset in der Analyseeinheit befinden. Wenn Sie also eine Analyse mit Replikaten innerhalb von Einheiten als Zeilen ausführen, erhalten Sie, da die Daten hier angeordnet sind, falsche Ergebnisse (zumindest zur Beurteilung der statistischen Signifikanz bei der erwarteten Analyseeinheit).
Der Fix ist ziemlich einfach - fassen Sie Ihre Daten zur richtigen Analyseeinheit zusammen. Hier sind die Schritte:
1 Tables> Summary, wählen Sie WtGain und klicken Sie auf "Statistics". Wählen Sie Mean aus. Wählen Sie dann Diät und Tank und legen Sie sie in die Gruppenrolle. Dadurch wird eine Tabelle erstellt, über die die Replikate innerhalb des Tanks gemittelt werden (dh die Daten befinden sich jetzt auf der Ebene der Randomisierung):
2 Analysieren> Modell anpassen (oder Y an X anpassen), und den Mittelwert WtGain als Y und Diät als einzigen Modelleffekt verwenden.
3. Die Ergebnisse werden mit der Ausgabe von übereinstimmen Casella (2008)
Ich hoffe das hilft!
julianisch
edit: Übrigens, da Tank die Einheit der Randomisierung ist und Fische individuelle Messungen von Messungen innerhalb randomisierter Ebenen durchführen, können Sie mit dem ursprünglichen Datensatz identische Ergebnisse erzielen, indem Sie Tank als zufälligen Effekt in Fit Model behandeln: Fügen Sie Diet und Tank hinzu Klicken Sie im Abschnitt Modelleffekte auf Tank, klicken Sie auf das rote Dreieck neben "Attribute" und wählen Sie Random Effect. 
Dies ergibt eine gemischte Modellausgabe mit identischen Ergebnissen (für die festen Faktoren) zu einer Analyse, die über Ihren Zufallsfaktor zusammengefasst ist (dh zusammengefasst zu dem Niveau der Analyse / Randomisierung).
Re: Wie führt man Crossed Completly Randomized Design durch?Danke für den Link Volinoca . Dies ist jedoch kein Experiment mit wiederholten Messungen . Subsampling in jeder Replikation / EU.
Re: Wie führt man Crossed Completly Randomized Design durch?Hast du diese Referenz ausprobiert?
www.jmp.com/support/notes/30/584.html
