如何分析兩個區組因素的雙因子變異數分析我設計了一個隨機完全區組實驗，將重複的植物組種植在托盤中。托盤是區組因子，每個托盤內有24個單元格，我在每個單元格中種植了植物組。托盤的每個單元格中都有一株目標植物和一些相鄰植物。目標植物可以是高株或矮株，鄰近植物（統稱為高株或矮株）也可以是高株或矮株。因此，處理1是目標植物的大小，處理2是鄰近植物的大小。每個托盤中所有處理水平組合都出現了6次。在托盤層面，有些托盤全部種植的是特定基因型，而有些托盤則種植的是不同的基因型（每個基因型重複2-4次）。所以我想知道，我是否必須分別處理所有基因型（一系列隨機完全區組設計），或者我是否可以將它們放在一個總體分析中，其中“基因型”被視為區組因子，甚至是托盤層面的處理（而大小處理在托盤內是隨機的）。反應變數是種子數量。我預期不同基因型的種子數量總體上會有所不同，但我對此並不感興趣——我只對焦點/鄰近大小的處理感興趣。
如果有人能參考 Fit Model 平台（互動式解釋）提供分析建議，我們將不勝感激！
消費者與市場研究數據探索與視覺化實驗設計大規模客製化Re：如何用兩個阻塞因子分析雙向ANOVA我為您的案例更新了設計示例。
我對列進行了排序，以便分割圖的性質很明顯。（我假設您在整個圖中隨機化。）如果您已經完成實驗，排序還應該使您更容易轉移結果。我添加了一個分發表腳本，因此您可以交互式地探索設計以說服自己它是RCBD。
請記住，我每個基因型總共使用4個托盤，我包括5種基因型，但我不知道你實際包含的是什麼。我將默認的Whole Plots數據列名稱更改為Trays，以反映整個圖表的顯示方式。
您可以使用DOE對話表腳本返回我指定的自定義設計，並根據需要進行修改。此外，您可以使用Cols> Recode輕鬆地將我的標籤（例如，G1）替換為實際的基因型名稱。我指定模型包括所有雙因素交互和所要求的三因素交互。
我希望這個案例是一個很好的學習經歷（JMP，DOE），所以如果你遇到困難，請問一下。
Re：如何用兩個阻塞因子分析雙向ANOVA（請注意，我修改了我的答案，因為我錯過了關於交互效果的問題的完整含義。）
是的，這是你描述的裂縫設計，據我所知。
是的，全因子設計支持交互模型，因此包括交叉項如下：種子數=截距+焦點植物+鄰居植物+基因型+（焦點植物）*（鄰居植物） +（焦點植物）*（基因型） +（鄰居植物）*（基因型）+（焦點植物）*（鄰居植物）*（基因型） +錯誤。
Re：如何用兩個阻塞因子分析雙向ANOVA感謝您的回复，這非常有幫助。為了澄清術語，那麼：您是否會將設計稱為分割圖，其基因型作用於整個圖層（托盤），兩個植物尺寸因子作用於子圖層（托盤內的細胞）？最後，對於相互作用項，我對焦點植物大小x鄰居植物大小相互作用感興趣，但是還需要考慮與基因型的相互作用（例如，基因型x焦點植物大小x鄰近植物大小）。換句話說，這個設計的“完整模型”是什麼？
Re：如何用兩個阻塞因子分析雙向ANOVA你的描述很清楚，但如果我出錯了，請糾正我。在說我認為你應該一起分析所有數據之後，讓我們澄清一些關於設計的重要觀點，而不是分別針對每種基因型。
我認為基因型是一個難以改變因素，因為它沒有隨機化。它被複製了2-4次。這些運行組（托盤）是整個情節不是塊 。你改變了兩個容易改變每個整體圖中的因素作為複制的全因子設計。
我想你有五種基因型並且總是進行四次重複（托盤）。如果使用的托盤少於四個，則可以刪除行組。基因型是固定效應，整個圖是隨機效應。我附上了一個設計，以便您可以看到可能有用的內容以及如何使用它。我沒有在模型中包含交互項，但數據支持估計這種效果。
