<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Estoy tratando de realizar un ANOVA en un conjunto de datos con tres variables: método de muestra (dos métodos diferentes), productos químicos (tres productos químicos diferentes) y pozos de agua subterránea (12 pozos diferentes). Es un diseño de bloques de competencia aleatorios, ya que ambos métodos y los tres productos químicos se prueban en cada pozo.
Quiero configurar esto como un método bidireccional (método y producto químico) con los pozos como bloques. Veo la capacidad de designar bloques en la configuración de ANOVA de una vía, pero no hay forma de designar esto en la configuración de ANOVA de dos vías. Sé que esto es posible en SAS, pero no tengo acceso a ese programa e intento hacerlo en JMP, si es posible.
Suena como el método de muestra y los productos químicos se miden factorialmente, lo que significa que para cada Pozo en realidad tiene 2 observaciones para cada producto químico y 3 observaciones para cada método de muestra (la réplica oculta de un diseño factorial). Esto significa que ciertos términos adicionales son estimables. El modelo más grande incluiría como factores:
Método de muestra, Productos químicos, Método de muestra x Productos químicos, Bien, Bien x Químico, Bien x Método de muestra (pero no la interacción de tres vías, ya que no es estimable a menos que tenga una replicación completa del factorial dentro del pozo). Esto es como lo que Jeff mostró arriba pero con las interacciones que puedes estimar. Para definir una interacción, puede seleccionar una fuente en los efectos del modelo y otra variable en la lista de columnas a la izquierda, luego hacer clic en "Cruzar".
En su caso, tiene casi un factorial de tres vías: le falta solo la interacción de orden superior. Como ese es el caso, puede seleccionar las tres variables en la lista a la izquierda del modelo de ajuste, luego ir a "Macros" y seleccionar "Factorial completo" o "Factorial ordenado"; este último es mi preferencia porque agrupa los términos que comienzan con efectos de orden inferior primero. Si utiliza una de estas macros, tendrá un efecto adicional (la interacción de tres vías) que no puede estimar, por lo que simplemente puede eliminarlo de la lista de efectos del modelo.
¿Entonces por qué no hay interacción de tres vías? La combinación factorial de Método de muestra y producto químico dibuja un diseño de 2x3 = 6 celdas, por lo que en cada nivel de pozo necesita al menos 6 observaciones para estimar esa estructura. Obtienes las interacciones de well x chemical y x x sample method porque realmente tienes una réplica de química y sample method dentro de un pozo dado (resulta que están en los niveles de otro factor, pero está bien, el modelo estima que compensar). Si tiene una replicación de diseño completo (por ejemplo, 12 observaciones para cada pozo, 2 para cada combinación de método de muestra y producto químico), obtiene la capacidad de estimar esa interacción de tres vías, ya que hay datos sobre los cuales evaluar la "estabilidad" del Interacciones bidireccionales a través del nivel de una tercera variable.
En cuanto a si se debe o no tratar bien (y las interacciones con el pozo) como un efecto aleatorio, me pregunto si elegiría estos mismos pozos si replicara el estudio. Si estos pozos en particular serían seleccionados nuevamente, no son efectos aleatorios. Si estos pozos son un subconjunto de pozos y una replicación llevaría a elegir diferentes pozos al azar, entonces las estimaciones de los pozos son aleatorias y las fuentes deben marcarse como tales. Esto se puede hacer seleccionando la fuente en la lista de efectos, luego haga clic en "Atributos" y seleccione "Aleatorio".
¡Espero que esto ayude!
Julian
Si entiendo su pregunta correctamente, solo necesita usar Analizar -> Ajustar modelo y agregar Método de muestra, Sustancia química y Efectos.
Puede designar Bien como un efecto aleatorio utilizando el menú Atributos, pero no creo que sea necesario.
-Jeff
También me gustaría ver la respuesta a esta pregunta. He tenido el mismo problema.
