2つのブロック因子を持つ2元配置分散分析をどのように分析すればよいですか？ランダム化完全ブロック法として実験を設定しました。この実験では、植物の複製群をトレイに植えます。トレイはブロック因子であり、各トレイには24個のセルがあり、そこに植物のグループを植えました。トレイの各セルには、焦点植物と隣接植物があります。焦点植物は背の高い植物または背の低い植物のいずれかであり、隣接植物（集合体）は背の高い植物または背の低い植物のいずれかです。つまり、処理1は焦点植物のサイズ、処理2は隣接植物のサイズです。すべての処理レベルの組み合わせが、各トレイに6回出現しました。トレイレベルでは、一部のトレイはすべて特定の遺伝子型であり、他のトレイは異なる遺伝子型です（各遺伝子型について2～4回複製）。そこで、全ての遺伝子型を個別に扱う必要があるのか（一連のRCB設計）、それとも「遺伝子型」をブロッキング因子、あるいはトレイレベルでの処理（サイズ処理はトレイ内でランダム化）として扱うグランドアナリシスにまとめて含めることができるのか、疑問に思っています。応答は種子数です。種子数に関しては遺伝子型によって全体的に異なると予想していますが、この点については特に興味がありません。焦点／隣接サイズ処理のみに興味があります。
Fit Model プラットフォーム (対話型の説明) を参考にした分析を提案していただける方がいらっしゃいましたら、大変助かります。
消費者・市場調査データの探索と可視化実験計画法マスカスタマイゼーション再：どのように私は2つのブロッキング因子を持つ二元配置分散分析を分析するのですか私はあなたのケースのためにデザイン例を更新しました。
分割プロットの性質が明確になるように列をソートしました。（実験全体を無作為化したと仮定しました。）実験をすでに完了している場合は、並べ替えによって結果が転送されやすくなります。Distributionテーブルのスクリプトを追加したので、対話的にデザインを調べて、それがRCBDであることを確認できます。
私はいつも1つの遺伝子型につき4つのトレイを使い、5つの遺伝子型を含めましたが、あなたが実際に何を含んでいるのかはわかりませんでした。プロット全体がどのように表されるかを反映するために、デフォルトのWhole Plotsデータ列名をTraysに変更しました。
DOEダイアログテーブルスクリプトを使用して、指定したカスタムデザインに戻り、必要に応じて変更することができます。また、Cols> Recodeを使って、私のラベル（例えば、G1）を実際の遺伝子型指定に簡単に置き換えることができます。私は、要求に応じてすべての2因子相互作用と3因子相互作用を含めるようにモデルを指定しました。
私はこの事例が良い学習経験であることを願っています（JMP、DOE）ので、動けなくなったら何でも聞いてください。
再：どのように私は2つのブロッキング因子を持つ二元配置分散分析を分析するのですか（相互作用効果に関するあなたの質問についての完全な意味を逃したので、私は私の答えを修正したことに注意してください。）
はい、これはあなたが説明したとおり、そして私が理解しているように、スプリットプロットデザインです。
はい、完全な要因計画は相互作用モデルをサポートしていますので、次のように交差項を含めてください：種子数=切片+焦点植物+隣接植物+遺伝子型+（焦点植物）*（隣接植物） ＋（病巣植物）＊（遺伝子型） +（隣接植物）*（遺伝子型）+（焦点植物）*（隣接植物）*（遺伝子型） +エラー
再：どのように私は2つのブロッキング因子を持つ二元配置分散分析を分析するのですかこの回答をありがとう、これはとても役に立ちます。それでは、用語を明確にするために、デザインを全プロットレベル（トレイ）で作用する遺伝子型とサブプロットレベル（トレイ内のセル）で作用する2つの植物サイズ因子を含むスプリットプロットと呼びますか？そして最後に、相互作用の用語に関しては、焦点のある植物のサイズ×隣接する植物のサイズの相互作用に興味がありますが、遺伝子型との相互作用（例えば、遺伝子型×焦点のある植物のサイズ×隣接する植物のサイズ）も考慮する必要があります。言い換えれば、「フルモデル」はこのデザインのために何だろうか？
再：どのように私は2つのブロッキング因子を持つ二元配置分散分析を分析するのですかあなたの説明ははっきりしていますが、何か問題があった場合は訂正してください。各遺伝子型ごとに別々にではなく、すべてのデータをまとめて分析する必要があると考えた後、デザインに関するいくつかの重要な点を明確にしましょう。
おもう遺伝子型です変えにくい無作為化されていないため それは2-4回複製されました。ランのこれらのグループ（トレイ）は全プロットではないブロック 。あなたは2つを変えました変更が簡単各全プロット内の因子は、複製された完全な因子計画法としてプロットされます。
私はあなたが5つの遺伝子型を持ち、常に4つの複製（トレイ）を実行したと想像しました。使用するトレイが4つ未満の場合は、行のグループを削除できます。遺伝子型は固定効果であり、プロット全体はランダム効果です。私はデザインを添付しましたので、あなたは何がうまくいくのか、そしてそれがどのように使われるのかを見ることができます。モデルに相互作用項を含めませんでしたが、それでもデータはこの効果の推定をサポートしています。
