如何在 JMP 中使用子採樣分析階乘 CRD？很長一段時間以來，我一直在嘗試分析這種設計（一槍！）。 還是不行。正如我提到的超過 3 個月，我認為這只有在 GenStat S/W 中才有可能。
我的實驗是CRD：兩因素因子實驗，固定效應.
因素 1：水平：a、b (2) 因素 2：水平：p、q、r (3)對於每個實驗單元，有四個子樣本（觀察單元）我想在這個模型中添加子採樣並進行分析。
如果可能的話，你能幫我嗎JMP如果可能的話R 代碼以及帶有子樣本的雙向設計（無阻塞）。
這是我從 GenStat S/W 得到的例子第 48 頁（帶子樣本的雙向設計（無阻塞））
還同樣的例子解決了SAS，在《植物和土壤科學的當代統計模型》一書中
回复：如何在 JMP 中使用子採樣分析階乘 CRD？我不知道為什麼，但我之前的回復被刪除了......
您基本上需要一個將 4 個重複測量組合在一起的列。在您第一個參考的莖長示例中，它將是 Pot（儘管這需要嵌套在其他 2 個因素中，以便 Pot 1 用於高溫，8 小時的陽光不會被視為與 Pot 1 相同的塊） 16 小時陽光下的低溫）。確保此分組列是名義建模類型很重要，並且它將在我們的模型中充當隨機塊。
在擬合模型中，您將照常指定因子模型，但隨後將重複測量的分組列添加到模型效應列表中。然後在效果列表中選擇分組列，點擊屬性>隨機，使其成為隨機效果。
如前所述，在莖長實驗案例中，我們需要將此效果嵌套在溫度和日照時間中。為此，您可以在 Construct Model Effects 框中選擇 Pot，然後在列列表中選擇 Temperature and Hours of Sunlight，然後單擊“Nest”。如果每個組在列中都有唯一的名稱，則不需要這樣做。最終結果應如下所示：
我正在附加數據表以及保存在腳本中的分析。
回复：如何在 JMP 中使用子採樣分析階乘 CRD？*注意：這是我最初的回复，曾一度消失。在此回复再次出現之前，我再次回复。
嗨，金達，
您需要一列來標識產生每組 4 個重複測量的運行。確保該列具有標稱建模類型.在擬合模型中，像往常一樣指定您的模型，但添加標識每次運行的列並使其成為隨機效應（在構建模型效應中選擇運行效應，然後單擊屬性 > 隨機）。
這一切都假設您在設計中有重複（例如莖長實驗對於每種組合都有 1、2 和 3 個花盆）。如果您沒有在實驗中復制任何這些因子水平組合，那麼您將無法估計運行阻塞因子的方差分量，因為它將與 X1*X2 交互作用混淆。JMP 基本上會忽略運行隨機效應並對其進行分析，就好像您有 3 個重複（每個重複 4 個）而不是重複測量，這會產生高度誤導。如果您放棄交互並僅對主效應進行建模，您將能夠獲得 Run 的方差分量，但您仍將與該方差分量中有多少實際上只是 X1*X2 交互效應而爭論不休。
這是您的第一個參考文獻中的莖長實驗示例。我必須將 Pot 隨機效應嵌套到 Hours of Daylight 和 Temperature 中，以便給定因子水平組合的 Pot 1 不會被視為與不同因子水平組合的另一個 Pot 1 相同的塊。
要進行嵌套，只需突出顯示鍋效果，然後從列列表中選擇溫度和日光時間，然後單擊“嵌套”。我正在附加一個數據表，其中分析保存在腳本中。
