무작위 완전 블록 설계 2 x 2 계승안녕하세요,
저는 JMP를 처음 사용하는 사람이므로 도움이 되길 바랍니다!
내 실험은 두 가지 수준의 보충 첨가제를 사용하는 무작위 완전 블록 2 x 2 요인 설계였습니다. 총 480명의 개인을 5개 펜으로 차단했고(펜은 개인이 아닌 실험 단위로 작용함), 복제물 내의 펜은 4가지 식이 요법 중 하나에 할당되었습니다. 총 24개의 반복실험이 있었지만 실험은 2월에 처음 240명(12회 반복)과 4월에 240명(12회)의 두 번째 배치의 두 배치에 걸쳐 수행되었습니다. 따라서 담당자에 대해서는 블록을 설명하고 배치에 대해서는 설명해야 합니다.
저는 ANOVA를 올바르게 수행하고 있는지 확인하고 싶습니다. '모델 효과 구성' 상자에 두 가지 요소, 즉 상호 작용, 배치 및 담당자가 있습니다. 이것이 맞습니까? 하지만 이 배치를 수행하면 그림과 같이 DF가 손실되므로 무엇을 해야 할지 잘 모르겠습니다.
또한 일부 분석의 시작 가중치에 대한 공변량을 추가해야 합니다. 이 역시 '모델 효과 구성' 상자에 들어가야 합니까, 아니면 연속 공변량을 다른 상자에 넣어야 합니까?
감사해요!
Re: 무작위 완전 블록 설계 2 x 2 계승답변을 완성하기 위해 보고서를 사용하여 해당 분석을 해석할 수 있습니다.
• 보고서의 상위 3개 부분은 상당히 친숙해야 합니다. 고정된 치료 효과의 중요성을 확인할 수 있습니다. 이는 관심을 끄는 효과이기 때문에 중요한 부분입니다. 보고서의 나머지 부분 대부분은 분산의 원인이라고 인식하지만 실제로는 신경 쓰지 않는 무작위 효과에 대해 설명합니다.
• 무작위 효과 예측은 각 담당자의 차이 효과에 대한 추정치를 제공합니다.
• REML 분산 구성요소는 무작위 효과(이 경우 Rep 및 Batch)에 분산이 어떻게 적용되는지 알려줍니다.
• 아래에는 더 많은 효과 세부정보가 있습니다.
• 또한 무작위 효과의 각 수준(이 경우에는 반복 및 배치)에 대한 예상 반응 평균을 볼 수 있습니다.
Re: 무작위 완전 블록 설계 2 x 2 계승좋아요, 거기서 무슨 일이 일어났는지 알 것 같아요. 중첩 효과를 지정하는 것은 쉽지 않습니다!
나는 당신이 가지고 있는 것이 Rep - Batch[Rep] 내에 중첩된 Batch라고 생각합니다. 반면에 Batch - Rep[Batch] 내에 Rep를 중첩시키려고 합니다. Batch 효과도 있어야 한다고 생각합니다. 그리고 Rep[Batch]와 Batch는 모두 무작위 효과여야 합니다.
JMP 문서에는 중첩 무작위 효과 모델의 예가 있습니다. 여기 . 그것은 매우 다른 산업과 응용 분야에서 나온 것이지만 의미가 있어야 합니다.
필
Re: 무작위 완전 블록 설계 2 x 2 계승안녕하세요 필,
죄송합니다. 이제 보실 수 있기를 바랍니다.
테간
Re: 무작위 완전 블록 설계 2 x 2 계승말이 되네요.
이미지를 볼 수 없습니다. 제대로 첨부하지 않으신 것 같습니다(안타깝게도 이미지만 붙여넣을 수는 없습니다).Re: 무작위 완전 블록 설계 2 x 2 계승안녕하세요 필,
답장을 보내 주셔서 감사합니다.
예, 맞습니다. 따라서 96행의 데이터가 있습니다.
따라서 개인이 체중에 따라 할당되어 담당자 내에서 펜이 균형을 이루기 때문에 담당자가 포함되어야 합니다. 예를 들어 담당자 1의 펜 4개는 서로 다른 처리에 따라 무게가 균형을 이루고 담당자 2에 대해서도 동일합니다. 등등. 따라서 본질적으로 담당자 1은 담당자 2보다 평균 가중치가 더 높을 수 있습니다. 그들은 또한 반복 내에서 성별과 쓰레기 기원에 대해서도 균형을 이루고 있습니다.
따라서 무작위 효과로 포함하고 배치 내에 중첩해야 하는 것처럼 들립니다. 첨부된 이미지를 참조하십시오. 인터셉트가 없다는 오류 메시지가 나타나는 것은 무엇을 의미합니까? (휘갈겨 쓴 부분은 단지 나의 두 가지 요소와 그 상호 작용일 뿐입니다).
감사해요,
테간
[cid:image001.png@01D4BFA0.3B980C80]
Re: 무작위 완전 블록 설계 2 x 2 계승덧붙이자면, 분산 분석에서 자유도가 손실된 이유는 반복 효과와 배치 효과가 모두 고정 효과로 있기 때문이라고 생각합니다. 그리고 이 2가지 효과는 별칭입니다. 그 효과를 분리하는 것은 불가능합니다. 두 가지를 모두 추정하려면 둘 다 배치 내에 중첩된 담당자가 있는 무작위 효과여야 한다고 생각합니다.Re: 무작위 완전 블록 설계 2 x 2 계승안녕하십니까?
내가 올바르게 이해했다면 – 그렇지 않을 가능성이 있습니다! -
- 1렙은 5마리의 펜 4개입니다.
- 각 담당자 내에서 4개의 펜은 2 x 2 계승에 따라 4개의 서로 다른 처리 중 1개를 갖습니다.
- 총 24개의 담당자가 있습니다.
- 12개씩 두 묶음으로.
- 총 96개의 펜이 있고,
- 이는 96행의 데이터를 의미합니다.
왜 담당자가 효과로 포함되어야 하는지 잘 모르겠습니다. Rep는 여기서 인공 구조물인 것 같습니다.
담당자 간의 체계적인 차이를 기대할 이유가 있습니까? 즉, 담당자 내의 모든 펜이 다른 담당자에 비해 전반적인 반응을 변경하는 효과를 경험하는 이유는 무엇입니까? 각 담당자는 모두 다른 건물에 있나요? 아니면 각 담당자가 다른 시점에 시작되었습니까? 아니면 각 담당자가 다른 모체에서 왔습니까?(영양 실험에서 이것이 가능한지는 모르겠지만 가능한 예를 생각하는 것이 너무 힘듭니다!)?
담당자의 체계적인 효과에 대한 이유가 없다면 모델에 포함될 필요는 없다고 생각합니다.
그것이 모델에 있어야 한다면 무작위 효과로 거기에 있어야 한다고 생각합니다.
마찬가지로 "배치"는 무작위 효과여야 합니다.
무작위 효과를 사용하는 한 가지 이유는 자유도가 더 낮다는 것입니다.
도움이 되었기를 바랍니다. 제가 이해한 내용에 잘못된 부분이 있거나 궁금한 점이 있으면 알려주시기 바랍니다.
필
