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なぜこのようなパターンが要因モデルで「予測された」反応を示すのですか？

<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 )}
 )
);

こんにちは、

 

 

私は2つの治療法×2つの貯蔵時間×N人のパネリストである私のデータについて、フィットモデルプラットフォームと全要因反復測定アドインの両方を使って、3回の揚げ物研究に続く揚げ物の貯蔵からのいくつかの官能データを分析している。 ３つの複製フライ研究がある（名目）。fry replicateに固定要素として入力することと入力しないことの両方を試みました（入力するとモデルR2は改善されますが、目にする問題は変わりません）。データは連続していますが、歪んでいるためBox-Cox変換を行いました（データを変換するかどうかにかかわらず問題は同じです）。 予測値は、常に変数に応じてカテゴリに分類されるのと同じように、離散値であるように見えます。その結果、上記のパターンが得られます。私はこれが単純な誤りであると感じていますが、私はどこにいるかわかりません。助けてください！

 

  

再：なぜ私は要因モデルでこのパターンの「予測された」反応を得ているのですか？

写真を追加するために自分に返信して、私は前のメッセージには表示されません。