如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？你好 ，
我正在嘗試用三個因素（2 年、2 個地點、8 個品種）進行產量資料分析。 但數據並非均衡數據，如下：
2012年，這8個品種僅在A地點進行了測試，但2013年，這8個品種在A和B地點進行了測試。
如果我想將「年份」視為隨機效應，如何使用混合模型執行全因子三向分析？ 因為我想看看這三個因素之間是否有交互作用。
非常感謝您的幫忙！！
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？您將對模型中的各個項目進行測試。
序數或名目 Logistic 中沒有成對檢定（例如 Tukey 或對比）。參數估計報告將再次測試最後一個層級的所有參數，但不對多重比較進行調整。
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？我不知道年份在任何情況下都可以被視為固定效應，但感謝您的推薦。
如果我適合序數Logistic模型，我可以看看效果或交互作用是否有顯著不同，對吧？ 有沒有辦法可以將品種之間的疾病反應評級成對比較？
謝謝。！
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？模型項將相同，但方法將是名義或序數邏輯迴歸。 如果存在隨機效應，JMP 無法估計此類模型。 您現在最好將“年份”視為固定效應，因為您只有兩年的時間，無論如何，這對於估計變異數來說都是一個非常小的樣本量。
像以前一樣開始擬合模型。 當您將分類回應疾病置於 Y 角色時，JMP 將自動切換到名目邏輯迴歸。 （在這種情況下，請勿輸入其他回應。）名目 Logistic 和序數 Logistic 之間的差異在於對 Logit 和您想要的賠率的解釋。
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？非常感謝您的幫忙！
我還將分析疾病評級（序數數據），根據我的情況，您能否建議我一個最佳模型來分析？ （8 個品種、2 年、2 個地點）？
再次欣賞！
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？您可以使用製表平台（分析選單）以摘要格式計算每個群組的 %CV。
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？不，我仍然需要模型中的年份來查看大多數品種是否在不同環境中表現穩定。 降雨點是一年中唯一的變量，這很有意義。 然而，我認為有一種方法可以查看年份*品種的相互作用，即使年份是隨機的？
在使用任何實驗設計（例如 RCBD）進行產量試驗時，CV 是查看場均勻性的常用方法。
人們普遍認為 < 10% 是極為均勻的環境；
在進一步結合分析之前，10%< x <30% 是可以接受的
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？那麼您將從分析中刪除“年份”嗎？
降雨量可能只是導致標記為“年份”的隨機效應的眾多擾動之一。 從隨機分類因子（年份）切換到固定連續因子（如降雨量）是否有意義？
多樣性是一種固定效應，取決於另一個因素的水平？ 這種效應需要模型中存在交互項。
如果您的資料集中有多種作物並將它們組合起來，那麼年份或作物之間的額外變化將降低您的測試的功效。
由於您要比較所有組別的相同反應，因此無需使用 %CV。 您可以直接在 Oneway 平台中比較變異數。 選擇分析>透過 X 擬合 Y 。 啟動平台後點擊紅色三角形並選擇不等方差。 Bartlett 檢定是常態分佈資料最強大的檢定。 Levene 檢驗是最有力的檢驗。
您也可以使用常態分位數圖Oneway 中的指令來評估資料的常態性。
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？因為 2012 年的降雨量比 2013 年少，而且並非所有品種對這一年的反應都相同。 我可以組合，但在進行組合分析之前，我需要檢查每個環境組合的 CV%。
您知道如何檢查每個組合的 CV% 以確保它們足夠低以進行組合嗎？
前（2012 年，地點 A）& （201） 2 ，地點 
& ((2013 年，地點 A)& (2013 年，地點
謝謝
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？我認為沒有必要每年進行單獨的分析。 樣本的這種劃分將影響測試的效能。 將資料支援的所有效應保留在模型中，以進行最強大的測試。 您將獲得整個模型測試、單一項目的測試以及比較某個因素內的水平的測試。
為什麼我之前給您的命令不足以進行您想要進行的比較？
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？你好馬克，
非常感謝您解釋得這麼清楚。
我知道，如果我運行以“年份”作為隨機效應的混合模型，我將無法獲得常見的 LSD，但仍然可以進行成對比較。
但是，如果我通過“運行它”，我可以獲得LSD嗎？年「？
是：屈服
經過年
模型效果：品種,地點,品種*地點
謝謝你！
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？你好馬克，
非常感謝您解釋得這麼清楚。
我知道，如果我運行以“年份”作為隨機效應的混合模型，我將無法獲得常見的 LSD，但仍然可以進行成對比較。
但是，如果我通過“運行它”，我可以獲得LSD嗎？年「？
是：屈服
經過年
模型效果：品種,地點,品種*地點
謝謝你！
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？我忘了你正在擬合混合模型。 我的說明適合僅具有固定效應的模型的情況。
這些命令仍然可用，但它們位於其他地方。 打開效果詳情概述，您將找到與槓桿圖中每個項目相同的資訊（圖本身除外）。
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？您將需要透過“分析”>“擬合模型”使用“擬合最小二乘”平台。 確保重點是效果槓桿，儘管還有另一種方法可以獲得此資訊。 最小平方法平均值報告在每個槓桿圖下方。 LSD 不可用，但您可以使用 Tukey 方法測試所有成對差異，使用 Dunnett 方法測試控制水平的差異，或任何特定對比或對比組合。 點擊任一槓桿圖旁邊的紅色三角形以找到命令。 如果您先按住 Ctrl (Windows) 或 Command (Mac)，則該命令會廣播到所有槓桿圖，因此您不必單獨執行每個槓桿圖。
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？你好馬克，
太感謝了！
我是否仍然能夠從該組合分析中獲得所有品種的 LSD，以便進行成對比較？
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？參數的可估計性取決於設計，32 次運行的全因子設計 (2*2*8) 支持對所有可能項的估計，假設所有項都被視為名目因子。 缺失的資料無法估計年份*地點效應和年份*地點*品種效應。
此外，如果您將年份視為隨機效應，那麼您就不會想要估計年份*品種效應。 無論您如何建模（固定效應或隨機效應），您都可以估計年份效應。
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？你好馬克，
非常感謝您的回答。我想我必須刪除年*地點*品種模型中的術語也是如此？
那我還能看到當年對產量的影響嗎？ 謝謝
朱諾
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？我沒有考慮三因素交互作用。 如果唯一缺失值是年份 = 2012 時位置 = B，則可以估計三個雙因子交互作用中的兩個。 可以肯定的是，我對這些因素進行了完整的因子設計，因為它們被描述，並且如果省略“年份*位置”項，則可以輕鬆估計參數。
無論如何，誰相信三因素相互作用？
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？標記，
您沒有限定任何關於「年份*地點*品種」術語的內容。該術語在本設計中仍然可行嗎？
吉姆
回覆：如何使用混合模型對不平衡資料進行三向全因子變異數分析？您可以使用除以下效果之外的所有所需效果來擬合模型年*地點交互作用。
- 選擇分析>適合模型。
- 選擇年,地點， 和種類數據列。
- 點選宏並選擇階乘到次數。
- 選擇年*地點效果並點擊消除。
- 選擇年和年*種類條款，然後點擊旁邊的紅色三角形屬性並選擇隨機的。
- 單擊運行。
這就是您對這些數據所做的一切。
