Hallo,
Ich bitte um Hilfe bei der richtigen Analyse eines Datensatzes
Ich habe einen Datensatz, der auf einer Studie basiert, in der wir zwei verschiedene Diäten (S und A) fütterten und zwei verschiedene Behandlungen (T und C) in 3 Blocktieren anwendeten.
Wir möchten die Wirkung der Behandlung in zwei nicht normalverteilten Parametern (Hg und Leuco) in den beiden verschiedenen Diäten und zwischen den untersuchten Zeitpunkten testen.
Ich werde bei der Durchführung von Mischmodellen verwendet (mit Diät, Behandlung und Zeitpunkt als Fixeffekt; experimentelle Einheit, die im Block als Zufallseffekt verschachtelt ist). Bei nicht normalen Parametern ist gemischtes Modell jedoch nicht der geeignete Ansatz (denke ich).
Ich bin neu bei der allgemeinen Regression und meine Aufgabe ist es, die Unterschiede zwischen den Behandlungen zwischen den untersuchten Zeitpunkten und / und zwischen den Diäten zu untersuchen (ich habe viel mehr Parameter als diese beiden, Hg und Leuco), aber dieser ist nur ein Beispiel .
Anbei ein Beispiel meiner Analyse.
Ich hoffe, jemand kann mir den richtigen Weg vorschlagen, um es zu analysieren.
Vielen Dank
Es klingt so, als wäre eine generalisierte lineare gemischte Modellierung am besten geeignet. Sie werden jedoch derzeit in JMP oder JMP Pro nicht unterstützt. Es wurde in der JMP-Wunschliste . Sie können füge deine Stimme hinzu .
In diesem Fall denke ich, dass die regulären linearen gemischten Modelle möglicherweise angemessen sind.
Ich hoffe das hilft.
Phil
Danke, Phil, für deine Antwort.
Hg ist eine Weibull-Verteilung und Leuco ist normalverteilt.
Halten Sie ein gemischtes Modell für einen geeigneten Ansatz?
Damiano
