混合モデルの不均衡データを使用して 3 元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?こんにちは 、
3つの要素(2年、2場所、8品種)による収量データ分析を実行しようとしています。 ただし、データは次のように平衡データではありません。
2012年は8品種をA地点のみで試験したが、2013年は8品種をA地点とB地点で試験した。
「年」を変量効果として扱いたい場合、混合モデルを使用して完全実施要因 3 要因分析を実行するにはどうすればよいですか? なぜなら、私は 3 つの要素の間に相互作用があるかどうかを知りたいからです。
ご助力ありがとうございます！！
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?モデル内の個々の項に対するテストが行われます。
順序ロジスティックまたは名目ロジスティックには、ペアごとの検定 (テューキー検定や対比検定など) はありません。パラメーター推定レポートでは、すべてのパラメーターが最後のレベルに対して検定されますが、多重比較の調整は行われません。
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?Year がどのような状況でも固定効果として扱われるとは知りませんでしたが、このアドバイスには感謝しています。
私がフィットしたら順序ロジスティックモデル、効果や相互作用が大幅に異なるかどうかを確認できますよね? 品種間の疾病反応評価をペアごとに比較する方法はありますか?
ありがとう。！
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?モデル項は同じですが、方法は名目または順序ロジスティック回帰になります。 変量効果がある場合、JMP はそのようなモデルを推定できません。 2 年しかなく、とにかく分散を推定するにはサンプル サイズが非常に小さいため、現時点では年を固定効果として扱う方がよいかもしれません。
先ほどと同様にモデルのフィットから始めます。 カテゴリ応答病気を Y ロールに置くと、JMP は自動的に名義ロジスティック回帰に切り替わります。 (この場合、別の応答を入力しないでください。)名目ロジスティックと順序ロジスティックの違いは、ロジットと必要なオッズの解釈です。
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?皆様のご協力に心より感謝申し上げます。
病気の評価 (順序データ) も分析する予定ですが、私の状況を考慮して分析に最適なモデルを提案してもらえますか? （8品種、2年、2ヶ所）？
改めて感謝します！
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?表作成プラットフォーム (「分析」メニュー) を使用して、各グループの %CV を要約形式で計算できます。
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?いいえ、ほとんどの品種がさまざまな環境で安定して動作するかどうかを確認するには、モデルに年が必要です。 降水量が年間の唯一の変数であることは非常に理にかなっています。 しかし、年がランダムであっても、年 * のさまざまな相互作用を調べる方法はあるのではないかと思いました。
CV は、RCBD などの実験計画で収量試験を実施するときにフィールドの均一性を調べる一般的な方法です。
一般に、10% 未満は非常に均一な環境であると考えられています。
さらに分析を組み合わせる前に、10%< x <30% は許容されます
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?それでは、分析から年を削除しますか?
降雨量は、年としてラベル付けされたランダム効果に寄与すると考えられる多くの摂動のうちの 1 つにすぎません。 ランダムなカテゴリ要因 (年) から降雨量のような固定連続要因に切り替えるのは理にかなっていますか?
多様性は別の要因のレベルに依存する固定効果ですか? この効果にはモデル内に交互作用項が必要です。
データセットに複数の作物があり、それらを組み合わせる場合、年または作物間の変動が増えると、テストの検出力が低下します。
すべてのグループで同じ応答を比較しているため、%CV を使用する必要はありません。 Oneway プラットフォームで差異を直接比較できます。 選択する分析する> YをXでフィット。 プラットフォームを起動した後、赤い三角形をクリックして選択します不等分散。 バートレットのテストは、正規分布データに対する最も強力なテストです。 それ以外の場合、Levene テストは最も強力なテストです。
を使用することもできます。正規分位点プロットOneway のコマンドを使用してデータの正常性を評価します。
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?なぜなら、2012 年の降水量は 2013 年よりも少なく、すべての品種が同じように反応しているわけではないからです。 結合することはできますが、結合分析を行う前に、環境の組み合わせごとに CV% を確認する必要があります。
各組み合わせの CV% をチェックして、組み合わせるのに十分な低さであることを確認する方法をご存知ですか?
例 (2012 年、場所 A) & (201 2 、場所 
& ((2013 年、場所 A)& (2013 年、場所
ありがとう
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?年ごとに個別の分析を行う必要はないと思います。 サンプルのこの分割はテストの検出力に影響します。 最も強力なテストのデータによってサポートされるすべての効果をモデル内に保持します。 モデル全体のテスト、個々の項のテスト、および因子内の水準を比較するテストが得られます。
前に示したコマンドでは、実行したい比較に十分ではないのはなぜですか?
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?こんにちは、マークさん
とても分かりやすく説明していただき、ありがとうございました。
ランダム効果として「年」を指定して混合モデルを実行すると、共通の LSD を取得できないことは理解していますが、ペアごとの比較は可能です。
しかし、「」で走らせたらLSDは得られるのでしょうか？年「？
Y :収率
による年
モデル効果:品種、所在地、品種*所在地
ありがとう！
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?こんにちは、マークさん
とても分かりやすく説明していただき、ありがとうございました。
ランダム効果として「年」を指定して混合モデルを実行すると、共通の LSD を取得できないことは理解していますが、ペアごとの比較は可能です。
しかし、「」で走らせたらLSDは得られるのでしょうか？年「？
Y :収率
による年
モデル効果:品種、所在地、品種*所在地
ありがとう！
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?混合モデルをフィッティングしていることを忘れていました。 私の指示は、固定効果のみを持つモデルの場合に適していました。
これらのコマンドは引き続き使用できますが、別の場所にあります。 を開きますエフェクトの詳細概要を確認すると、Leverage プロットと同じ情報が各用語について表示されます (プロット自体を除く)。
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?[分析] > [モデルの適合] で最小二乗適合プラットフォームを使用する必要があります。 この情報を取得する別の方法もありますが、重点が「効果のレバレッジ」であることを確認してください。 最小二乗平均は、各レバレッジ プロットの下に報告されます。 LSD は利用できませんが、Tukey 法によるすべてのペアごとの差、Dunnett 法による対照レベルとの差、または特定のコントラストまたはコントラストの組み合わせをテストできます。 いずれかのレバレッジ プロットの横にある赤い三角形をクリックしてコマンドを見つけます。 最初に Ctrl (Windows) または Command (Mac) を押したままにすると、コマンドがすべてのレバレッジ プロットにブロードキャストされるため、それぞれを個別に実行する必要はありません。
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?こんにちは、マークさん
どうもありがとうございます！
この組み合わせ分析からすべての種類の LSD を取得して、ペアごとの比較を行うことはできますか?
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?パラメーターの推定可能性は計画に依存します。32 実行の完全実施要因計画 (2*2*8) は、すべてが名目因子として扱われると仮定して、すべての可能な項の推定をサポートします。 データが欠落しているため、年 * 場所の効果と年 * 場所 * 多様性の効果を推定することができません。
さらに、年を変量効果として扱う場合は、年*多様性効果を推定したくなくなります。 モデル化の方法 (固定効果またはランダム効果) に関係なく、年の効果を推定できます。
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?こんにちは、マークさん
ご回答どうもありがとうございました。を削除する必要があると思います年*場所・種類モデルからも用語ですか？
その場合でも、その年の収量への影響を確認することができますか? ありがとう
ジュノ
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?三因子交互作用効果は考慮していませんでした。 3 つの 2 因子交互作用効果のうち 2 つは、年 = 2012 のときに場所 = B の欠損値のみが存在する場合に推定される可能性があります。 確かに、私はこれらの要因について説明どおりに完全な要因計画を作成し、年 * 場所の項を省略しても問題なくパラメーターを推定できました。
そもそも、3 要素の相互作用を誰が信じるでしょうか?
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?マーク、
Year*Location*Variety という用語については何も条件がありません。その用語はこの設計でも存続しますか?
ジム
Re: 混合モデルで不均衡データを使用して三元全要因分散分析を行うにはどうすればよいですか?モデルに必要な効果をすべて当てはめることができます。年*位置相互作用効果。
- 選択する分析する>フィットモデル。
- を選択年、位置、 そしてバラエティデータ列。
- クリックマクロそして選択します階乗から次数へ。
- を選択年*位置エフェクトとクリック取り除く。
- を選択年そしてその年*バラエティ条件を選択し、次の赤い三角形をクリックします。属性そして選択しますランダム。
- 「実行」をクリックします。
このデータを使ってできることはこれだけです。
