¿Cómo realizar un diseño completamente aleatorio cruzado?Tengo una pregunta relacionada con la investigación similar a este ejemplo. Por lo tanto, trato de obtener los resultados similares de JMP para confiar en mi análisis.
Me refiero al profesor. Libro de "Diseño estadístico" de George Casella.
Un experimentador que investiga el efecto de diferentes alimentos para una especie de pez (τi) coloca el alimento en tanques que contienen el pescado. El aumento de peso de los peces es la respuesta (yij). La unidad experimental es el tanque, ya que el tratamiento se aplica al tanque, no al pez. (Si el experimentador hubiera tomado el pescado en la mano y hubiera colocado el alimento en la boca del pez, entonces el pez habría sido la unidad experimental, ¡siempre que cada pez tuviera una cucharada independiente de alimento!). Supongamos que hay 3 dietas diferentes, 4 tanques por dieta y 6 peces por tanque.
La tabla y la respuesta del anova son; 
Ha dado el Conjunto de datos
Sin embargo, no obtengo los mismos resultados en JMP. ¿Cómo puedo ingresar este tipo de datos donde se toman los datos de submuestreo y ejecutar este Análisis en JMP?
En mi caso, obtengo cinco datos de submuestreo (réplicas técnicas de cinco plantas dentro de una réplica) y cómo puedo realizar ANOVA, prueba de homogeneidad, comparación de medias en JMP en este tipo de situación.
Re: ¿Cómo realizar un diseño completamente aleatorio cruzado?Para su primera pregunta, desplácese hasta el encabezado "REML versus EMS para ajustar modelos con efectos aleatorios" en la Página de ayuda de informes y opciones de modelos de efectos mixtos y aleatorios .
Re: ¿Cómo realizar un diseño completamente aleatorio cruzado?Gracias @Julian !!!
Esto ayuda 
Esto es realmente útil en la investigación biológica (planta y agric.) Donde ANOVA anidado con números de submuestra iguales.
He intentado segundo enfoque por anidando Tanque [Dieta] -> Aleatorio . ¡¡¡Esto funciona!!!
Por cierto, ¿cuál es la diferencia entre REML y EMS? ¿Cómo puedo saber qué elegir?
También, quiero saber, ¿JMP y SAS usan el mismo canal para este análisis?
Re: ¿Cómo realizar un diseño completamente aleatorio cruzado?Hola @Kynda ,
JMP (junto con la mayoría del software estadístico) asume que las filas en su conjunto de datos se encuentran en la unidad de análisis, por lo que cuando ejecute un análisis con réplicas dentro de unidades como las filas, ya que los datos se organizan aquí, recibirá resultados incorrectos (Al menos para evaluar la significación estadística en la unidad de análisis esperada).
La solución es bastante simple: resuma sus datos en la unidad de análisis correcta. Aquí están los pasos:
1. Tablas> Resumen, luego seleccione WtGain, haga clic en "Estadísticas" y seleccione Media. Luego, seleccione Dieta y Tanque, y póngalos en el rol de Grupo. Esto producirá una tabla con un promedio de las repeticiones dentro del tanque (es decir, los datos ahora en el nivel de aleatorización):
2. Analice> Ajustar modelo (o Ajustar Y por X), y use la Media WtGain como Y, y Dieta como el único efecto de modelo.
3. Los resultados se alinearán con la salida de Casella (2008)
¡Espero que esto ayude!
Julian
edit: por cierto, dado que Tank es la unidad de aleatorización, y los peces proporcionan realizaciones individuales de las mediciones dentro de los niveles aleatorios, se podrían obtener resultados idénticos utilizando el conjunto de datos original al tratar a Tank como un efecto aleatorio en Fit Model: agregar Dieta y Tank para la sección de efectos del modelo, luego seleccione Tanque, haga clic en el Triángulo rojo junto a "Atributos" y seleccione Efecto aleatorio. 
Esto produce un resultado de modelo mixto con resultados idénticos (para los factores fijos) a un análisis resumido sobre su factor aleatorio (es decir, resumido al nivel de análisis / aleatorización).
Re: ¿Cómo realizar un diseño completamente aleatorio cruzado?Gracias por el enlace volinoca . Sin embargo, esto es no es un experimento de medida repetida . Submuestreo en cada réplica / UE.
Re: ¿Cómo realizar un diseño completamente aleatorio cruzado?¿Has probado esta referencia?
www.jmp.com/support/notes/30/584.html
