안녕 모두,
반복적 인 측정 설계를 실행하기위한 적절한 분석에 대한 확인을 원합니다.
실험적 설계:
독립 변수 : 양분 처리 (Control, Low, Med, High),
종속 변수 : 기저 직경, 5 복제 (식물)
반복 된 측정은 0, 1, 4, 7, 10 및 12 주에 수행되었습니다.
데이터 분할 -> 모델에 맞춤 -> Y : 기초 0, 기초 1, 4, 7, 10, 12, 추가 : 양분 처리
개성 : Manova, 응답 선택 : 반복 측정
Mauchly 구형 테스트에서 나는 나의 데이터가 단 변량 분석에서 F 테스트를 신뢰할 수없는 것으로 만드는 구형의 가정을 위반하고있는 것을 봅니다.
따라서, 저는 현재 단 변수 검정 통계를 사용하여 데이터를 분석함으로써 조정을 시도하고 있습니다.
누적 데이터 -> 모델에 맞춤 -> Y : 기초, 추가 : 영양 처리, 시간, 영양 처리 * 시간
개성 : 표준 최소 자승, 강조 : 최소보고
이제는 영양 처리 사이에 기저 직경에 유의 한 차이가 없음을 알 수 있지만 시점 사이의 기저 직경에 유의 한 차이가있었습니다. 누구든지 의견이나 제안 사항이 있으면 알려 주시고 시간 내 주셔서 감사합니다.
진정으로,
어슐러 일명 투쟁하는 대학원생
추신 나는 또한 싹의 높이와 잎의 수를 (9 가지 종에 대해) 측정하지만 각 변수를 독립적으로보고 종간 비교를 찾지 않습니다.
