DF sufficiente - Messaggio di errore non stimabile per Fattore completo<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ho un set di dati con 4 trattamenti (Posizioni) che sono stati ripetuti per 3 anni. Quando eseguo un fattoriale completo (Anno, Posizione, Anno * Posizione) ottengo il messaggio di errore non irreversibile, come mostrato di seguito. Quando analizzo solo Anno e Posizione senza interazione, ottengo risultati come mostrato di seguito. Ora, quando non seleziono un elemento By dal pannello di controllo Fit Model, in particolare non seleziono Cultivar come elemento By, ottengo un risultato per il fattoriale completo, come mostrato di seguito.
1) Non ho abbastanza gradi di libertà per testare il Factorial completo con un elemento By? È il motivo per cui sto ricevendo il messaggio Non-Stimabile. So che il messaggio ha a che fare con fattori confondenti, ma ad essere sincero non so cosa dovrei fare come soluzione.
(Ho incollato alcuni dei miei dati per dare un'idea di cosa sto lavorando, per favore nota che la dimensione del campione è piccola e sbilanciata per esempio)
2) Se i miei DF sono troppo bassi, ci sono soluzioni / alternative per testare l'interazione?
Completamente fattoriale - non stimabile:
Nessuna interazione:
Completamente fattoriale senza per elemento:
Istantanea dei dati:
Ri: Sufficiente DF's - NonEstimable message error for Full Factorial1) Guardando il tuo (incompleto) tavolo, ho il forte sospetto che i tuoi valori mancanti stiano rendendo impossibile stimare le interazioni, ad esempio c'è solo 1 valore di Tieton per Brown Muso (Anno 2012), quindi se si analizza By Cultivar, sarà possibile stimare l'effetto di Tieton per Brown Snout, ma non l'interazione di Tieton * Year dal momento che per Tieton è disponibile solo 1 anno. Il tuo DF è stato utilizzato fino a stimare l'effetto di Tieton, non puoi ottenere Tieton * Year.
Presumo che le altre cultivar nel resto della tua tabella di dati abbiano valori per Tietion per gli altri anni. Questo ti dà i DF necessari per stimare Tieton * Year, ma solo se non analizzi By: Cultivar.
2) Se avessi più termini nel tuo modello, potresti rimuovere i termini non significativi, che raggrupperebbero i dati e ti permetteranno di stimare le tue interconnessioni, ma poiché non è il tuo caso se lo fai Con: Cultivar ... la cosa più vicina che puoi fare è un modello con Cultivar, ma non Cultivar * Year o Cultivar * Location o Cultivar * Year * Location. È equivalente a dire che le interazioni tra Cultivar e altri fattori non sono significative. Ciò potrebbe consentire al build del modello di stimare tutti gli altri termini: Anno, Località, Cultivar, Anno * Posizione. Dipenderà dal numero di valori mancanti presenti nella tabella dei dati.
Ri: Sufficiente DF's - NonEstimable message error for Full FactorialCiò può riguardare una discussione successiva, quindi la collego ad essa, poiché ci sono alcune risposte che potrebbero essere utili: Ri: Quanti DF sono necessari per testare il numero X di effetti principali - Modello JMP Fit
