여보세요,
데이터 세트를 올바르게 분석하는 데 도움을 요청합니다.
나는 두 개의 다른 다이어트 (S와 A)를 먹이고 3 개의 블록 동물에서 두 가지 다른 치료법 (T와 C)을 적용한 임상 시험에 기초한 데이터 세트를 가지고있다.
우리는 두 가지 다른 식단에서, 그리고 표본 추출 된 시점 사이에서 정규 분포가 아닌 두 가지 매개 변수 (Hg와 Leuco)에서 치료의 효과를 테스트하기를 원합니다.
나는 믹스 된 모델 (식이 요법, 치료 및 고정 효과와 같은 시점, 실험 단위가 블록에 임의의 효과로 중첩되어 있음)을 사용하지만, 일반적인 매개 변수가 아닌 혼합 된 모델은 적절한 접근 방법이 아닙니다 (제 생각에).
나는 일반 회귀에 익숙하지 않으며 나의 목적은 샘플링 된 시간 지점 사이에서 치료법 간의 차이점을 확인하는 것입니다. (나는이 두 가지보다 많은 매개 변수를 가지고 있습니다. 그러나 이것은 하나의 예일뿐입니다.) .
내 분석의 예를 첨부했습니다.
누군가가 나에게 올바른 분석 방법을 제안 해 줄 수 있기를 바랍니다.
고맙습니다
일반화 된 선형 혼합 모델링이 가장 적합 할 것 같은데요. 그러나 현재 JMP 또는 JMP Pro에서는 지원되지 않습니다. 그것은 요청되었습니다 JMP 위시리스트 . 너는 할 수있다. 투표를 추가하십시오. .
이 경우 정규 선형 혼합 모델이 적합 할 수도 있습니다.
도움이되기를 바랍니다.
필
Phil 씨가 대답 해 주셔서 감사합니다.
Hg는와 이블 분포이고 Leuco는 로그 정규 분포입니다.
혼합 모델이 적절한 접근 방법이라고 생각하십니까?
다미아노
