¿Cómo analizar el CRD factorial con submuestreos en JMP?He estado tratando de analizar este diseño (¡un disparo!) Durante mucho tiempo. Todavía no pude. Como he recomendado más de 3 meses, veo que esto solo es posible en GenStat S / W.
Mi experimento es CRD: Experimento factorial de dos factores, efectos fijos .
Factor 1: Niveles: a, b (2) Factor 2: Niveles: p, q, r (3) Para cada unidad experimental, hay cuatro submuestras (unidades de observación). Quiero agregar un submuestreo a este modelo y hacer el análisis.
Si es posible, ¿podría ayudarme con JMP y si es posible Códigos R también para diseño bidireccional (sin bloqueo) con submuestras.
Este es el ejemplo que obtuve de GenStat S / W Página 48 (Diseño bidireccional (sin bloqueo) con submuestras)
también mismo ejemplo resuelto por SAS, en el libro Modelos estadísticos contemporáneos para las ciencias de las plantas y del suelo.
Re: ¿Cómo analizar CRD factorial con submuestreos en JMP?No estoy seguro de por qué, pero mi respuesta anterior fue eliminada ...
Básicamente necesitas una columna que agrupe las 4 medidas de repetición juntas. En el ejemplo de longitud del vástago de su primera referencia, sería el Pot (aunque esto debe estar anidado en los otros 2 factores para que el Pot 1 para altas temperaturas, 8 horas de luz solar no se trate como el mismo bloque que el Pot 1 para baja temperatura a las 16 horas de luz solar). Es importante que se asegure de que esta columna de agrupación sea un tipo de modelo nominal y que actuará como un bloque aleatorio en nuestro modelo.
En Ajustar modelo, especificaría su modelo factorial como de costumbre, pero luego agregará la columna de agrupación para sus medidas de repetición a la lista de efectos del modelo. Luego, seleccione la columna de agrupación en la lista de efectos y haga clic en Atributos> Aleatorio para hacer que sea un efecto aleatorio.
Como se indicó anteriormente, en el caso del experimento de la longitud del vástago, debemos anidar este efecto dentro de Temperatura y Horas de luz solar. Para ello, selecciona Pot en el cuadro de efectos del modelo de construcción y luego selecciona Temperatura y Horas de luz solar en la lista de columnas y haz clic en "Anidar". Esto no sería necesario si cada grupo tuviera un nombre único en la columna. El resultado final debería verse así:
Adjunto la tabla de datos con el análisis guardado en un script.
Re: ¿Cómo analizar CRD factorial con submuestreos en JMP?* Nota: Esta fue mi respuesta original, que en un momento desapareció. Respondí nuevamente antes de que reapareciera esta respuesta.
Hola kynda
Necesitaría una columna para identificar la ejecución que produjo cada conjunto de 4 medidas de repetición. Asegúrese de que la columna tenga un tipo de modelado nominal . En Ajustar modelo, especifique su modelo como de costumbre, pero agregue esa columna que identifica cada ejecución y conviértala en un efecto aleatorio (seleccione el efecto Ejecutar en Construir efectos de modelo y haga clic en Atributos> Aleatorio).
Esto es todo asumiendo que tiene réplicas en su diseño (como el experimento de la longitud del tallo tiene los potes 1, 2 y 3 para cada combinación). Si no replica ninguna de esas combinaciones de niveles de factor en el experimento, entonces no podrá estimar los componentes de varianza para el factor de bloqueo de ejecución, ya que se confundirá con la interacción X1 * X2. Básicamente, JMP ignorará el efecto Aleatorio de ejecución y lo analizará como si tuviera 3 repeticiones (4 de cada una) en lugar de repetir medidas, lo que sería altamente engañoso. Si abandona la interacción y solo modela los efectos principales, podrá obtener el componente de varianza para Ejecutar, pero todavía estará disputando la cantidad de ese componente de varianza que en realidad es solo efectos de interacción X1 * X2.
Aquí hay un ejemplo con el experimento de la longitud del vástago de su primera referencia. Tuve que anidar el efecto aleatorio Pot en Horas de luz diurna y Temperatura para que el Pot 1 para una combinación de nivel de factor dado no sea tratado como si fuera el mismo bloque que otro Pot 1 para una combinación de nivel de factor diferente.
Para hacer el anidamiento, solo resalta el efecto Pot, selecciona la temperatura y las horas de luz del día en la lista de columnas y haz clic en "Nest". Estoy adjuntando una tabla de datos con el análisis guardado en un script.
