我瘋了還是怎麼可能？幫助解決事後測試問題我已經對我收集的一些數據運行了全因子ANOVA模型，輸出看起來像這樣：
這看起來不錯，但是當我去調查一些交互效果時，看起來根據LSMEANS Plots有一些事情，例如：
然後，當我選擇LSMEAN Tukey的HSD測試時，它給出了TRTxTIME之間的顯著差異！這是怎麼回事？
如果這種相互作用在效果測試中不顯著，為什麼它應該對TRTxTIME響應有重要意義呢？我瘋了嗎？請幫助我理解為什麼會這樣。
回复：我瘋了還是怎麼可能？幫助解決事後測試問題我只想再問一個問題就可以找到同事了 @markbailey 和 @KarenC 的律師，我同意。當你在原始問題中寫下你寫的“...運行全因子ANOVA ......”這是否意味著你執行了一個完整的因子實驗？然後在JMP Fit Model平台中相應地分析數據？並且不僅僅是在威利的水平和組合中收集了一系列因素組合，那麼從Fit Model Macros下拉窗口中選擇了“Full Factorial”選項？原因在於，如果你沒有運行一個完整的階乘實驗，那麼在所有可能性中，你已經獲得了大量的多重線性以及你試圖估計的效果，這些效果被埋沒在你運行的治療組合中，這些組合會產生估計效果，模型術語等。在標準最小二乘法的背景下更成問題。
回复：我瘋了還是怎麼可能？幫助解決事後測試問題同意Mark的建議 - 還要將您的主題知識添加到數據解釋中。 確認/跟進總是好的。
回复：我瘋了還是怎麼可能？幫助解決事後測試問題你可能會發瘋 我無法解決這個問題。
至於您的分析，您將不同的測試混淆為同一測試。效果測試是比較具有和不具有該術語的模型。該測試基於8個自由度。它表示總體上的交互項並不重要，可以在不顯著損失模型的情況下消除。槓桿圖表示基本相同的結果，因為它也基於整個術語效應。LS均值圖與此結論一致，因為從時間= 24到時間= 48的響應變化對於除了圖的頂部之外的所有TRT水平實際上是相同的。注意置信區間的寬度。
現在第二個測試（Tukey比較）同時比較許多因子水平配對。一方面，信件組有很多重疊。另一方面，這些比較中的一些看起來很重要。如果它們對您有意義，那麼您可以單獨調查這些配對。也許確認測試運行。
因此您可以選擇：根據負效應測試刪除術語，忽略後續統計測試和建模中的交互效應，或接受正比較測試並執行進一步運行以確認明顯差異。無論您的選擇如何，確認運行都是一個好主意。
另一個想法是遵循標準的模型減少過程，然後解釋最終結果。該模型過度擬合數據，導致人為的低RMSE和標準誤差估計。
