<SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper lia-image-align-inline" style="width: 527px;"><IMG src="https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/8190i686AF667FEB86918/jmp.png" alt="jmp.png" title="jmp.png" /></SPAN>Fit Model(
Y( :Name( "box cox lambda = -0.2" ) ),
Effects(
:Fry,
:Treatment,
:Label,
:Fry * :Treatment,
:Fry * :Label,
:Treatment * :Label,
:Fry * :Treatment * :Label
),
Random Effects(
:panelist# & Random,
:panelist# * :Fry & Random,
:panelist# * :Treatment & Random,
:panelist# * :Label & Random,
:panelist# * :Fry * :Treatment & Random,
:panelist# * :Fry * :Label & Random,
:panelist# * :Treatment * :Label & Random,
:panelist# * :Fry * :Treatment * :Label & Random
),
Personality( Standard Least Squares ),
Method( REML ),
Emphasis( Minimal Report ),
Run(
:Name( "box cox lambda = -0.2" ) << {Analysis of Variance( 0 ),
Lack of Fit( 0 ), Plot Actual by Predicted( 0 ), Plot Regression( 0 ),
Plot Residual by Predicted( 0 ), Plot Effect Leverage( 0 )}
)
);Hallo,
Ich analysiere einige sensorische Daten aus drei wiederholten Bratstudien, gefolgt von der Lagerung von frittierten Lebensmitteln, wobei ich sowohl die Fit-Modell-Plattform als auch das Add-In für faktorielle Wiederholungsmessungen für meine Daten verwende, bei denen es sich um 2 Behandlungen x 2 Lagerzeiten x N Testpersonen handelt . Es gibt 3 Wiederholungsstudien (nominal). Ich habe sowohl versucht, das Braten-Replikat als festen Faktor einzugeben, als auch, es nicht einzugeben (die Eingabe verbessert das Modell R2, ändert aber nichts an dem Problem, das ich sehe). Die Daten sind fortlaufend, aber da sie stark verzerrt sind, habe ich eine Box-Cox-Transformation durchgeführt (das Problem ist das gleiche, unabhängig davon, ob ich die Daten transformiere). Die vorhergesagten Werte scheinen immer eine diskrete Zahl zu sein, fast so, als würden sie in Abhängigkeit von den Variablen in eine Kategorie eingeteilt, was zu den oben gezeigten Mustern führt. Ich habe das Gefühl, dass dies ein einfacher Fehler ist, aber ich weiß nicht, wo. Bitte helfen Sie!
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