対照を使用した二元配置分散分析 (不均衡)みなさん、こんにちは。
飼料サンプルの乾物について分散分析を実行する必要があります。 私は管理処理（牧草または草刈り）と施肥（はいまたはいいえ）、および対照（施肥なし）を行っています。
私のデータベースは次のように構成されています。
| 処理 | 受精 | 乾物 |
| 草刈り | y | 0.65 |
| 草刈り | y | 0.58 |
| 草刈り | y | 0.24 |
| 草刈り | n | 0.29 |
| 草刈り | n | 0.58 |
| 草刈り | n | 0.10 |
| 牧草地 | y | 0.73 |
| 牧草地 | y | 0.07 |
| 牧草地 | y | 0.95 |
| 牧草地 | n | 0.56 |
| 牧草地 | n | 0.08 |
| 牧草地 | n | 0.81 |
| コントロール | n | 0.82 |
| コントロール | n | 0.60 |
| コントロール | n | 0.26 |
このまま続けると: モデルの適合 --> Y 上の乾物そして治療+受精の完全階乗（マクロを使用して）最初にテスト効果に関する警告が表示されました（ DFが欠場) そして、Tukey テストを実行しようとしても、コントロールに対して応答がありません。何か間違ったことをしているのではないかと思います。 誰か助けてくれませんか？ どうもありがとうございます！
消費者および市場調査Re: 対照を使用した二元配置分散分析 (不均衡)どうもありがとう！ ご協力に本当に感謝しています！
Re: 対照を使用した二元配置分散分析 (不均衡)こんにちは@ムゼ、
心配ない！治療と受精の組み合わせ列を使用して最初の解決策を再現できると思います。モデルの適合ステップは、唯一のモデル効果として結合因子列のみを使用してモデルを適合するだけでした。
2 番目のソリューションでは、列式を使用して作成できるカスタム インタラクションを使用します。送信した表には、コード化された単位で主効果の列も作成しました。これにより、JMP がバックグラウンドでこれらの効果をどのようにパラメータ化しているかを確認できるようになりましたが、そうする必要はありません。カスタム インタラクション列のみを作成できます。
1. 新しい列を作成し、「Mowing*Fertilizer」などの名前を付けます。
2. 列ヘッダーを右クリックし、「式」を選択します。
3. 処理 = 「草刈り」および施肥 = 「y」の場合は値 1 を返し、それ以外の場合は 0 を返す数式を作成します。次の内容をコピーして数式エディタに貼り付けることができます。
If( :Treatment == "Mowing" & :Fertilization == "y",
1,
0
)
4. [モデルの適合] で、モデルの効果として、治療、受精、およびカスタム相互作用列を選択します。 回答を選択し、「実行」を押します。
注: JMP はカスタム インタラクション列をインタラクションとして認識しないため、プロファイラーは、Mowing*Fertilizer の値が処理と施肥とは独立して変化することを許可するため、ほとんど価値がありません。
Re: 対照を使用した二元配置分散分析 (不均衡)こんにちは、クウィルデンさん
素早い回答をありがとうございます!
データベースが Excel の "=random()" で作成されたというだけでは、何の意味もありません。 スクリプトを実行し、結果を見て、実行したことは理解しましたが、適用した手順 (モデルの適合 --> など) をスクリプトから理解するにはどうすればよいでしょうか。 さらなるデータに対してこの手順を繰り返す必要があります。
この質問が愚かに見えたら申し訳ありませんが、ご想像のとおり、私は初心者レベルのユーザーです。
ありがとう
Re: 対照を使用した二元配置分散分析 (不均衡)こんにちは@ムゼ、
コミュニティへようこそ！
あなたの問題は、コントロールが受精しないため、治療と受精が完全に交差していないことです。最終的にフルランクではない設計マトリックスが得られます。
最も簡単な解決策は、処理と施肥を 1 つの「スーパー」因子 5 レベルに折りたたむことです (レベルは、「Mowing, y」、「Mowing, n」、「Pasture, y」、「Pasture, n」、「Control, n」になります) ")。これを行うには、これら 2 つの列を選択し、[列] > [ユーティリティ] > [列の結合] に移動します。治療と受精の主効果は組み合わされるため、その重要性を個別に推定する能力は多少失われますが、Tukey 分析ではそれをかなりうまく整理できます。いずれにしても重大な影響はないようです。
本当に技術的なことを知りたい場合は、「処理[草刈り]*施肥[y]」に関するインタラクションの列を作成できます。
添付の表では両方の方法で実行しました (スクリプトを参照)。どちらも同じ R^2、RMSE などを取得していることがわかります。ただし、2 番目の方法には、治療、受精、および私が作成した特別な相互作用列の有意性検定が個別にあります。 。
