Comment analyser le CRD factoriel avec des sous-échantillonnages dans JMP ?J'ai essayé d'analyser ce design (one shot !) pendant longtemps. Je ne pouvais toujours pas.Comme je me réfère depuis plus de 3 mois, je vois que cela n'est possible que dans GenStat S/W.
Mon expérience est CRD : expérience factorielle à deux facteurs, effets fixes .
Facteur 1 : Niveaux : a,b (2) Facteur 2 : Niveaux : p,q,r (3) pour chaque unité expérimentale, il y a quatre sous-échantillons (unités d'observation) Je veux ajouter un sous-échantillonnage à ce modèle et faire l'analyse.
Si possible pourriez-vous s'il vous plaît m'aider avec JMP et si possible Codes R ainsi que pour la conception à deux voies (pas de blocage) avec des sous-échantillons.
C'est l'exemple que j'ai obtenu de GenStat S/W Page 48 (Conception à deux facteurs (sans blocage) avec sous-échantillons)
Aussi même exemple résolu par SAS, dans le livre Modèles statistiques contemporains pour les sciences des plantes et des sols
Re : Comment analyser le CRD factoriel avec des sous-échantillonnages dans JMP ?Je ne sais pas pourquoi, mais ma réponse précédente a été supprimée...
Vous avez essentiellement besoin d'une colonne qui regroupe les 4 mesures de répétition.Dans l'exemple de longueur de tige de votre première référence, ce serait le pot (bien que cela doive être imbriqué dans les 2 autres facteurs afin que le pot 1 pour une température élevée, 8 heures d'ensoleillement ne soit pas traité comme le même bloc que le pot 1 pour basse température à 16 heures d'ensoleillement).Il est important que vous vous assuriez que cette colonne de regroupement est un type de modélisation nominal et qu'elle agira comme un bloc aléatoire dans notre modèle.
Dans Ajuster le modèle, vous spécifiez votre modèle factoriel comme d'habitude, mais vous ajoutez ensuite la colonne de regroupement pour vos mesures répétées à la liste des effets de modèle.Sélectionnez ensuite la colonne de regroupement dans la liste des effets et cliquez sur Attributs > Aléatoire pour en faire un effet aléatoire.
Comme indiqué précédemment, dans le cas de l'expérience de longueur de tige, nous devons imbriquer cet effet dans la température et les heures d'ensoleillement.Pour ce faire, sélectionnez Pot dans la zone Construire des effets de modèle, puis sélectionnez Température et heures d'ensoleillement dans la liste des colonnes et cliquez sur "Nid".Cela ne serait pas nécessaire si chaque groupe avait un nom unique dans la colonne.Le résultat final devrait ressembler à ceci :
Je joins le tableau de données avec l'analyse enregistrée dans un script.
Re : Comment analyser le CRD factoriel avec des sous-échantillonnages dans JMP ?*Remarque : il s'agissait de ma réponse initiale, qui a disparu à un moment donné.J'ai répondu à nouveau avant que cette réponse ne réapparaisse.
Salut Kynda,
Vous auriez besoin d'une colonne pour identifier l'exécution qui a produit chaque ensemble de 4 mesures répétées.Assurez-vous que cette colonne a un type de modélisation nominal .Dans Ajuster le modèle, spécifiez votre modèle comme d'habitude, mais ajoutez cette colonne identifiant chaque exécution et faites-en un effet aléatoire (sélectionnez l'effet Exécuter dans Construire des effets de modèle, puis cliquez sur Attributs > Aléatoire).
Tout cela en supposant que vous avez des répliques dans votre conception (comme l'expérience de longueur de tige a des pots 1, 2 et 3 pour chaque combinaison).Si vous ne reproduisez aucune de ces combinaisons de niveau de facteur dans l'expérience, vous ne pourrez pas estimer les composantes de la variance pour le facteur de blocage Run car il sera confondu avec l'interaction X1*X2.JMP ignorera essentiellement l'effet Run random et l'analysera comme si vous aviez 3 répétitions (4 de chaque) plutôt que de répéter les mesures, ce qui serait très trompeur.Si vous renoncez à l'interaction et ne modélisez que les effets principaux, vous pourrez obtenir la composante de variance pour Run, mais vous serez toujours confronté à la proportion de cette composante de variance qui n'est en réalité que des effets d'interaction X1 * X2.
Voici un exemple avec l'expérience de longueur de tige de votre première référence.J'ai dû imbriquer l'effet aléatoire du pot dans les heures de lumière du jour et la température afin que le pot 1 pour une combinaison de niveau de facteur donnée ne soit pas traité comme s'il s'agissait du même bloc qu'un autre pot 1 pour une combinaison de niveau de facteur différente.
Pour faire l'imbrication que vous feriez, mettez simplement en surbrillance l'effet Pot, puis sélectionnez Température et Heures de lumière du jour dans la liste des colonnes, puis cliquez sur "Imbriquer".Je joins un tableau de données avec l'analyse enregistrée dans un script.
