Hola,
Estoy pidiendo ayuda para analizar correctamente un conjunto de datos
Tengo un conjunto de datos basado en una prueba en la que alimentamos dos dietas diferentes (S y A) y aplicamos dos tratamientos diferentes (T y C) en 3 bloques de animales.
Queremos probar el efecto del tratamiento en dos parámetros distribuidos no normales (Hg y Leuco) en las dos dietas diferentes y entre los puntos de tiempo muestreados.
Estoy acostumbrado a realizar un modelo mixto (con dieta, tratamiento y punto de tiempo como efecto de corrección; unidad experimental anidada en el bloque como efecto aleatorio), sin embargo, con parámetros no normales, el modelo mixto no es el enfoque apropiado (creo).
Soy nuevo en la regresión general y mi propósito es verificar las diferencias entre los tratamientos entre el punto de tiempo muestreado y / y entre las dietas (tengo muchos más parámetros que estos dos, Hg y Leuco), pero este es solo un ejemplo .
Adjunto un ejemplo de mi análisis.
Espero que alguien me sugiera la forma correcta de analizarlo.
Gracias
Suena como lo más apropiado sería el modelado mixto lineal generalizado. Sin embargo, actualmente no son compatibles con JMP o JMP Pro. Se ha solicitado en el Lista de deseos de JMP . Usted puede añade tu voto .
En este caso, creo que puede encontrar que los modelos mixtos lineales regulares podrían ser adecuados.
Espero que eso ayude.
Phil
Gracias Phil por tu respuesta,
Hg es una distribución de Weibull y Leuco es log de distribución normal.
¿Crees que un modelo mixto es un enfoque apropiado?
Damiano
