JMPでランダム化された完全なブロック設計を使用した双方向ANOVA?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />サンプル法 (2 つの異なる方法)、化学物質 (3 つの異なる化学物質)、および地下水井戸 (12 の異なる井戸) の 3 つの変数を使用して、一連のデータに対して ANOVA を実行しようとしています。両方の方法と 3 つの化学物質すべてが各ウェルからテストされるため、ランダム化された競合ブロック デザインです。
これを双方向 (メソッドとケミカル) として設定し、ウェルをブロックとして設定したいと考えています。一元配置 ANOVA セットアップではブロックを指定する機能が見られますが、二元配置 ANOVA セットアップではこれを指定する方法がありません。SASでこれが可能であることは知っていますが、そのプログラムにアクセスすることができず、可能であればJMPでこれを実行しようとしています.
Re: JMP でランダム化された完全なブロック デザインを使用した双方向 ANOVA?みたいに聞こえるつまり、実際には、各ウェルについて、化学物質ごとに 2 つの観測値があり、サンプル法ごとに 3 つの観測値があります (要因計画の隠れた複製)。 これは、特定の追加条件が推定可能であることを意味します。 最大のモデルには、次の要因が含まれます。
Sample Method、Chemicals、Sample Method x Chemicals、Well、Well x Chemical、Well x Sample method (ただし、ウェル内階乗の完全な複製がない限り、推定できないため、三元交互作用ではありません)。 これは、ジェフが上で示したものと似ていますが、推定できる相互作用があります。相互作用を定義するには、モデル効果でソースを選択し、左側の列リストで別の変数を選択してから、[クロス] をクリックします。
あなたの場合、ほぼ 3 方向の階乗があります。最高次の相互作用のみが欠落しています。 その場合は、当てはめモデルの左側にあるリストで 3 つの変数すべてを選択してから、[マクロ] に移動し、[全階乗] または [階乗並べ替え] を選択します。低次効果を最初に。 これらのマクロのいずれかを使用すると、推定できない追加の効果 (三元相互作用) が発生するため、モデル効果リストから単純に削除できます。
では、なぜ三者間相互作用がないのでしょうか? サンプル法と化学物質の階乗組み合わせは、2x3 = 6 セル計画を導き出すため、その構造を推定するには、ウェルの各レベルで少なくとも 6 つの観察が必要です。 特定のウェル内に化学物質とサンプル方法の複製が実際にあるため、井戸 x 化学物質と井戸 x サンプル方法の相互作用が得られます (それらはたまたま別の因子のレベルにまたがっていますが、それは問題ありません。モデルは次のことを推定します)。オフセット）。 完全な設計の再現 (例: 各ウェルに 12 回の観察、サンプル法と化学物質の組み合わせごとに 2 回) がある場合、その「安定性」を評価するためのデータがあるため、その 3 方向の相互作用を推定する能力が得られます。 3 番目の変数のレベル全体にわたる双方向の交互作用。
ウェル (およびウェルとの相互作用) を変量効果として扱うかどうかについては、この研究を再現する場合に、これらの同じウェルを選択するかどうかを自問します。 特にこれらの井戸が再び選択される場合、それらはランダム効果ではありません。 これらのウェルがウェルのサブセットであり、複製によって異なるウェルがランダムに選択される場合、ウェルの推定値はランダムであり、ソースはそのようにマークする必要があります。 これを行うには、エフェクト リストでソースを選択し、[属性] をクリックして [ランダム] を選択します。
これが役立つことを願っています！
ジュリアン
Re: JMP でランダム化された完全なブロック デザインを使用した双方向 ANOVA?私があなたの質問を正しく理解している場合は、分析 -> モデルの適合を使用して、サンプル メソッド、ケミカル、ウェルを効果として追加するだけです。
Attributes メニューを使用して Well を Random Effect として指定することもできますが、その必要はないと思います。
-ジェフ
Re: JMP で無作為化された完全なブロック デザインを使用した双方向 ANOVA?この質問への回答も見てみたいです。私は同じ問題を抱えています。
