如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？你好 ，
我正在尝试用三个因素（2 年、2 个地点、8 个品种）进行产量数据分析。 但数据并非均衡数据，如下：
2012年，这8个品种仅在A地点进行了测试，但2013年，这8个品种在A和B地点进行了测试。
如果我想将“年份”视为随机效应，如何使用混合模型运行全因子三向分析？ 因为我想看看这三个因素之间是否存在相互作用。
非常感谢您的帮助！！
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？您将对模型中的各个项进行测试。
序数或名义 Logistic 中没有成对检验（例如 Tukey 或对比）。参数估计报告将再次测试最后一个级别的所有参数，但不对多重比较进行调整。
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？我不知道年份在任何情况下都可以被视为固定效应，但感谢您的推荐。
如果我适合序数Logistic模型，我可以看看效果或相互作用是否有显着不同，对吧？ 有没有办法可以对品种之间的疾病反应评级进行成对比较？
谢谢。！
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？模型项将相同，但方法将是名义或序数逻辑回归。 如果存在随机效应，JMP 无法估计此类模型。 您现在最好将“年份”视为固定效应，因为您只有两年的时间，无论如何，这对于估计方差来说都是一个非常小的样本量。
像以前一样开始拟合模型。 当您将分类响应疾病置于 Y 角色时，JMP 将自动切换到名义逻辑回归。 （在这种情况下，不要输入其他响应。）名义 Logistic 和序数 Logistic 之间的区别在于对 Logit 和您想要的赔率的解释。
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？非常感谢您的帮助！
我还将分析疾病评级（序数数据），根据我的情况，您能否建议我一个最佳模型来分析？ （8 个品种、2 年、2 个地点）？
再次欣赏！
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？您可以使用制表平台（分析菜单）以摘要格式计算每个组的 %CV。
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？不，我仍然需要模型中的年份来查看大多数品种是否在不同环境中表现稳定。 降雨点是一年中唯一的变量，这很有意义。 然而，我认为有一种方法可以查看年份*品种的相互作用，即使年份是随机的？
在使用任何实验设计（例如 RCBD）进行产量试验时，CV 是查看场均匀性的常用方法。
人们普遍认为 < 10% 是极其均匀的环境；
在进一步结合分析之前，10%< x <30% 是可以接受的
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？那么您将从分析中删除“年份”吗？
降雨量可能只是导致标记为“年份”的随机效应的众多扰动之一。 从随机分类因素（年份）切换到固定连续因素（如降雨量）是否有意义？
多样性是一种固定效应，取决于另一个因素的水平？ 这种效应需要模型中存在交互项。
如果您的数据集中有多种作物并将它们组合起来，那么年份或作物之间的额外变化将降低您的测试的功效。
由于您要比较所有组的相同响应，因此无需使用 %CV。 您可以直接在 Oneway 平台中比较方差。 选择分析>通过 X 拟合 Y 。 启动平台后单击红色三角形并选择不等方差。 Bartlett 检验是正态分布数据最强大的检验。 Levene 检验是最有力的检验。
您还可以使用正态分位数图Oneway 中的命令来评估数据的正态性。
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？因为 2012 年的降雨量比 2013 年少，而且并非所有品种对这一年的反应都相同。 我可以组合，但在进行组合分析之前，我需要检查每个环境组合的 CV%。
您知道如何检查每个组合的 CV% 以确保它们足够低以进行组合吗？
前（2012 年，地点 A）& （201） 2 ，地点 
& ((2013 年，地点 A)& (2013 年，地点
谢谢
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？我认为没有必要每年进行单独的分析。 样本的这种划分将影响测试的功效。 将数据支持的所有效应保留在模型中，以进行最强大的测试。 您将获得整个模型测试、单个项的测试以及比较某个因素内的水平的测试。
为什么我之前给您的命令不足以进行您想要进行的比较？
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？你好马克，
非常感谢您解释得这么清楚。
我知道，如果我运行以“年份”作为随机效应的混合模型，我将无法获得常见的 LSD，但仍然可以进行成对比较。
但是，如果我通过“运行它”，我可以获得LSD吗？年“？
是：屈服
经过年
模型效果：品种,地点,品种*地点
谢谢你！
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？你好马克，
非常感谢您解释得这么清楚。
我知道，如果我运行以“年份”作为随机效应的混合模型，我将无法获得常见的 LSD，但仍然可以进行成对比较。
但是，如果我通过“运行它”，我可以获得LSD吗？年“？
是：屈服
经过年
模型效果：品种,地点,品种*地点
谢谢你！
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？我忘了你正在拟合混合模型。 我的说明适合仅具有固定效应的模型的情况。
这些命令仍然可用，但它们位于其他地方。 打开效果详情概述，您将找到与杠杆图中每个项相同的信息（图本身除外）。
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？您将需要通过“分析”>“拟合模型”使用“拟合最小二乘”平台。 确保重点是效果杠杆，尽管还有另一种方法可以获取此信息。 最小二乘均值报告在每个杠杆图下方。 LSD 不可用，但您可以使用 Tukey 方法测试所有成对差异，使用 Dunnett 方法测试控制水平的差异，或者任何特定对比或对比组合。 单击任一杠杆图旁边的红色三角形以查找命令。 如果您先按住 Ctrl (Windows) 或 Command (Mac)，该命令将广播到所有杠杆图，因此您不必单独执行每个杠杆图。
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？你好马克，
太感谢了！
我是否仍然能够从该组合分析中获得所有品种的 LSD，以便进行成对比较？
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？参数的可估计性取决于设计，32 次运行的全因子设计 (2*2*8) 支持对所有可能项的估计，假设所有项都被视为名义因子。 缺失的数据无法估计年份*地点效应和年份*地点*品种效应。
此外，如果您将年份视为随机效应，那么您就不会想要估计年份*品种效应。 无论您如何建模（固定效应或随机效应），您都可以估计年份效应。
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？你好马克，
非常感谢您的回答。我想我必须删除年*地点*品种模型中的术语也是如此？
那么我还能看到当年对产量的影响吗？ 谢谢
朱诺
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？我没有考虑三因素交互作用。 如果唯一缺失值是年份 = 2012 时位置 = B，则可以估计三个双因素交互效应中的两个。 可以肯定的是，我对这些因素进行了完整的因子设计，因为它们被描述，并且如果省略“年份*位置”项，则可以轻松估计参数。
无论如何，谁相信三因素相互作用？
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？标记，
您没有限定有关“年份*地点*品种”术语的任何内容。该术语在本设计中仍然可行吗？
吉姆
回复：如何使用混合模型对不平衡数据进行三向全因子方差分析？您可以使用除以下效果之外的所有所需效果来拟合模型年*地点交互作用。
- 选择分析>适合模型。
- 选择年,地点， 和种类数据列。
- 点击宏并选择阶乘到次数。
- 选择年*地点效果并点击消除。
- 选择年和年*种类条款，然后单击旁边的红色三角形属性并选择随机的。
- 单击运行。
这就是您对这些数据所做的一切。
