2015年に実施したフィールド実験のデータを分析しようとしています。さまざまなレベルの4つの固定係数があります（これらをa、b、c、およびdと呼びます）。因子cはbにネストされています。私は1つのランダムな要素を持っています（ブロッキング - ランダム化された完全なブロックデザイン）。私の応答変数は-25％（いくらか縮んでいる）から70％まで及ぶ長さ（mm）の％成長であり、私のnは304です。近似モデルプラットフォームを使用して、予想どおりに出てきた線形混合モデルを一般化しました。係数a、b、c、およびaxbは大きな効果があります。
私の問題は、正規性を仮定して残差を調べようとすると、データが正規分布していないことです。quantilプロットを見ると、法線から少しだけ外れているs曲線が明らかになります。私の検索ではファットテイルと呼ばれるこれらのタイプの曲線を見ました、そして、いくつかの変化率データは実際には正規分布ではなくコーシー分布であり、分散分析で分析すべきではないと指示しました。それは素晴らしいことですが、その情報をどう処理すればよいかわかりません。ANOVAとANCOVAを実行する方法を理解していますが、それを超えて、私は少し迷っています。私は運なしで標準的な変換（log、sqrt）を試みました。
一般化線形混合モデルを使うと正規分布ではないデータを扱うことができることはわかっていますが、私はJMP proを持っていません（これがglmmを使う唯一の方法だと思います）。任意のヒントやアドバイスは大歓迎です。御時間ありがとうございます。
編集：観測数の追加（n = 304）
こんにちは - @Nathan_Haag
JMP 13もJMP Pro 13も、一般化線形混合効果モデルをサポートしていません。この機能要求は文書化されているので、開発は興味を持っています。
ありがとうございました、
ダン
