REMLモデルで学生の2つの平均のペアワイズ比較をするにはどうすればいいですか？こんにちは、
添付の写真をご覧ください。私は3つの固定要素と1つのランダムブロック（Year * Location）効果を持っています。REMLを使用して要因分析を実行しました。
どのようにしてREMLモデルの中で2つの平均的な治療法を比較するのですか？
またどのように入手できますか MSE そして MSブロッキング与えられたテーブルから？
ありがとうございました。
再：どのようにREMLモデルで2つの平均の学生のペアワイズ比較をするのですか？どうもありがとうマーク
再：どのようにREMLモデルで2つの平均の学生のペアワイズ比較をするのですか？潜在的な変動の外部要因による影響を最小限に抑えるための予防策（要因レベルの変更によるランダムな影響ではなく、応答における固有のランダムな変動ではない）としてブロックしたとしますが、それは保証されませんでした。この実験ではブロッキングのランダム効果は有意ではないことがわかった。
それで全部です。
あなたの2番目の質問は無意味です。ブロックは、切片へのグループ固有の追加（相互作用効果とは別に固定ブロック効果）またはランダム効果（残差よりも少ない頻度でサンプリング）のいずれかです。ブロックが相互作用に含まれていることは意味がありません。もしそうであれば、それは要因の影響（ものごとの働き方）がブロックからブロックへと変化することを意味します。それはあなたが識別または制御するために失敗した要因です。
再：どのようにREMLモデルで2つの平均の学生のペアワイズ比較をするのですか？そして、Block * Entryインタラクションがあるかどうかどうすればわかりますか？
再：どのようにREMLモデルで2つの平均の学生のペアワイズ比較をするのですか？だから私の分析結果に基づいて、私のブロッキングの信頼区間はゼロを含んでいます、私は帰無仮説を棄却しません。したがって、分散はゼロであると結論付けることができますか？
このようにブロッキングの有効性をどうやって相互作用させるのですか？
再：どのようにREMLモデルで2つの平均の学生のペアワイズ比較をするのですか？いいえ、分散比は、残差へのブロッキングなど、単なる残差の分散成分（誤差）に対する変量効果の分散成分です。これは、ブロックの変更による分散が誤差分散の3倍であるなど、相対的な尺度です。
F比や仮説検定はありません。 代わりに、等価信頼区間推定値を使用できます。区間がゼロを含む場合、指定された有意水準で帰無仮説を棄却しません。区間がゼロを含まない場合、あなたは分散がゼロであることを拒否します。
注：REMLオプションによっては、固定効果の公平な推定と望ましいカバレッジでのテストを行うために、負の推定が可能です（実際には共分散です）。
再：どのようにREMLモデルで2つの平均の学生のペアワイズ比較をするのですか？ああなるほど！！だから VAR比ブロッキング効果のF検定は何ですか？
それが重要でなければ私のブロッキングは無効であることを意味しますか？
ありがとうございました
再：どのようにREMLモデルで2つの平均の学生のペアワイズ比較をするのですか？あなたの目の前です！
MSEとMS Blockingは、REML Variance Components Estimatesテーブルにあります。1行目は分散成分を含むランダムブロック効果（MS Block）、2行目は残差分散成分（MSE）です。
再：どのようにREMLモデルで2つの平均の学生のペアワイズ比較をするのですか？また、このdesigbのMSEとMSBlockはどこにありますか。
再：どのようにREMLモデルで2つの平均の学生のペアワイズ比較をするのですか？マークありがとう！再：どのようにREMLモデルで2つの平均の学生のペアワイズ比較をするのですか？応答の横にある上部の赤い三角形をクリックして、見積り > カスタムテスト 。
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