非正規データと分散の不均一性を含む二元配置分散分析データ分析の親愛なる皆さん！
私は自分の論文のためのデータに苦労しています - 私は二元配置分散分析を行いたいのですが、私のデータは非正規分布であり、分散の均一性を示していません。
私のデータは1年間に毎月収集され、治療ごとに月あたり4つのデータポイント（それぞれ下記の変数について）=治療ごとに約48のデータポイント、合計で約96のデータポイントです。
私は、テストしたいさまざまな変数があります。生物多様性（ShannonとSimpsonの指数）、エチレン生産、および一次生産性です。
私のオリジナルの二元配置分散分析モデルは、（例）Shannon〜Community * Timeです。
データの変換は仮定の履行につながらなかった。
JMPでノンパラメトリック検定を行う方法はありますが、一方向だけではない（例： Shannon〜Community、Shannon〜Time）だけでなく、相互作用の用語？
他にどのような代替案を提案できますか？
JMPでGLMを試しましたが、分布（二項分布、正規分布、指数分布、ポアソン分布）がデータに適していないようです。私はポアソンを試しましたが、それから私は過分散に問題があります（いつそれを選ぶべきか、そうでないのか？）
私はここにいくつかの助けを見つけたいと思います、事前に感謝します！
ベスト、
フランカ
再：代替二元配置アノバノンパラメトリックにしても等分散の仮定から逃れることはできないので、これは注意が必要です。 いくつかのノンパラメトリックは等しい分散を仮定しない、いくつかは仮定する。 2つの要因を1にまとめてウェルチの分散分析を実行できます。 これは、2つの主な効果とインタラクションを同時にテストするようなものです。 問題は、各因子を有意性について別々に検定することができないことです。
また、Tukey HSDのようなJMPには、不均衡な分散を考慮するためにBehrens-Fisher調整も含むすべてのペアワイズ比較を調べるための適切なフォローアップテストはありません。 基本的にはWelchのTukey HSDであるGames-Howellというテストがありますが、その分析にはRまたはSASを使用する必要があります。
JMPにはSteel-Dwassがありますが、これは一種の置換テストであると思います。 私のグループサイズが小さすぎたので、私はそれでそれほど多くの運を持っていませんでした。 あなたのサンプルサイズでは、おそらくその方法を使っても大丈夫でしょう。 不均等な分散に対してどれほど堅牢なのかがよくわかりません。
ノンパラメトリックな2元配置分散分析はフリードマン検定ですが、現在JMPでは行われていません。 ここで議論があります： https://community.jmp.com/t5/Discussions/Friedman-test-on-JMP/td-p/5974 。
あなたはそれぞれの治療に対して大きなサンプルサイズを持っているので、非正規性はあなたにとってそれほど問題ではありません。 CLTはほとんどの場合n = 30で開始します。そしてANOVAの本当の仮定は平均の標本分布が正規分布であるということです。 あなたの最大の問題は不均等な差異です。
再：非正規データと分散の不均一性との二元配置分散分析時間の計算方法、またはモデルの時間の経過に伴う変化がわからないようです。
今月は何してるの？ランダムな効果ですか？モデルの経時変化をどのように説明していますか？
2番目の変数はあなたの治療です（コミュニティ？）
フィットモデルでは、効果は次のようになります（または、月、開始からの日数、または実験で意味のあるものの代わりに）。
コミュニティ
月とランダム
月*コミュニティ＆ランダム
次に、カスタムテストまたは複数の比較（赤い三角形、推定値、複数の比較）を実行して、各コミュニティの最小二乗平均を取得できます。
分析後、残差が正常かどうかを確認します。実験応答のばらつきは、処理とランダムな効果によって説明できますか？
