二元配置反復測定分散分析こんにちは、
10種類のお米と4つの水処理で実験を行いました。 さまざまな種類と水処理のすべての組み合わせがテストされ、各組み合わせには 4 つのレプリカがありました。 私は今、水処理の多様性の重要性とそれらの相互作用をテストしたいと考えています。
二元配置反復測定分散分析を行う必要があると思います (品種と水処理の両方が被験者内要因であるため) が、JMP (バージョン 14) でこれを行う方法がよくわかりません。 レプリカが4つもあるのですが、どうすればいいのか迷っています。
ありがとう、
レベッカ
Re: 二元配置反復測定分散分析わかると思います、ありがとうございます！！！
Re: 二元配置反復測定分散分析あなた複製されたデザイン。 つまり、4 人の新しい被験者に同じ処理を適用しました。 レプリケーションは、反復測定と同じではありません。 4 週間にわたって毎週植物の高さを測定し、毎週の測定値を分析に含めた場合、それは反復測定になります。 代わりに、終点を 4 回測定しました。
レプリカは複製です。 各レプリカは実行のブロックです。 はい、結果には相関関係があります。 つまりブロック効果です。 ブロックは、たとえ存在するとしても、ランダムな効果を生み出します。 ブロックの固定効果を推定することはできますが、その解釈は意味がないと思います。
これらの両方のプラットフォーム用のスクリプトをデータ テーブルに追加し、ここに添付しました。
Re: 二元配置反復測定分散分析はい、私は 160 個の植物を持っていました。あなたの言いたいことと、分析をどのように行うべきか理解しました。 まだはっきりしていないことがあと2つあります。
なぜ繰り返し対策を使えなかったのでしょうか? 時間内に複数回測定する科目がある場合、繰り返し測定のみを使用できますか?
レプリカは変量効果ですか、それともモデルに対してこれを仮定しますか?
データ添付させていただきました！
Re: 二元配置反復測定分散分析治療法がサブジェクト内にネストされているとは思いません。 各レプリカに対して完全な階乗を実行したと言いました。 つまり、10 x 4 x 4 = 160 個の観測値があることになります。
レプリカはブロックを表していると思います。 これはランダム効果としてモデルに追加する必要があります。 前の手順に従いますが、レプリカをエフェクトに追加してからこのエフェクトを選択し、属性の横にある赤い三角形をクリックして、ランダム効果を選択します。
この提案がまだ意味をなさない場合は、データを投稿していただけますか?
Re: 二元配置反復測定分散分析では、データを通常の二元配置分散分析として分析する必要があるでしょうか?
両方の要因が被験者内要因であるため、繰り返し対策を行う必要があると思いましたか？
また、通常の二元配置分散分析を行う場合、レプリカは考慮されませんか? すべてのレプリカは 1 つのテーブルに配置されているため、それらはそのように相関付けられていますか?
前もって感謝します！
Re: 二元配置反復測定分散分析測定が繰り返されるということは、相関関係のある経時的な観測値があることを意味します。 レプリケーションについて言及していますが、それは繰り返しではありません。
- [分析] > [モデルの適合] を選択します。
- 応答を含むデータ列を選択し、「Y」をクリックします。
- 米品種と水処理のデータ列を選択します。
- 「マクロ」をクリックし、「完全階乗」を選択します。
- 「実行」をクリックします。
反復は、応答誤差 (自然なランダム変動) を推定するために使用されます。 この尺度は、帰無仮説に対する証拠の強さを評価するための統計の分母を作成するために使用されます (米の品種や水処理の影響はありません)。
