如何在 JMP 中使用子采样分析阶乘 CRD？很长一段时间以来，我一直在尝试分析这种设计（一枪！）。 还是不行。正如我提到的超过 3 个月，我认为这只有在 GenStat S/W 中才有可能。
我的实验是CRD：两因素因子实验，固定效应.
因素 1：水平：a、b (2) 因素 2：水平：p、q、r (3)对于每个实验单元，有四个子样本（观察单元）我想在这个模型中添加子采样并进行分析。
如果可能的话，你能帮我吗JMP如果可能的话R 代码以及带有子样本的双向设计（无阻塞）。
这是我从 GenStat S/W 得到的例子第 48 页（带子样本的双向设计（无阻塞））
还同样的例子解决了SAS，在《植物和土壤科学的当代统计模型》一书中
回复：如何在 JMP 中使用子采样分析阶乘 CRD？我不知道为什么，但我之前的回复被删除了......
您基本上需要一个将 4 个重复测量组合在一起的列。在您第一个参考的茎长示例中，它将是 Pot（尽管这需要嵌套在其他 2 个因素中，以便 Pot 1 用于高温，8 小时的阳光不会被视为与 Pot 1 相同的块） 16 小时阳光下的低温）。确保此分组列是名义建模类型很重要，并且它将在我们的模型中充当随机块。
在拟合模型中，您将照常指定因子模型，但随后将重复测量的分组列添加到模型效应列表中。然后在效果列表中选择分组列，点击属性>随机，使其成为随机效果。
如前所述，在茎长实验案例中，我们需要将此效果嵌套在温度和日照时间中。为此，您可以在 Construct Model Effects 框中选择 Pot，然后在列列表中选择 Temperature and Hours of Sunlight，然后单击“Nest”。如果每个组在列中都有唯一的名称，则不需要这样做。最终结果应如下所示：
我正在附加数据表以及保存在脚本中的分析。
回复：如何在 JMP 中使用子采样分析阶乘 CRD？*注意：这是我最初的回复，曾一度消失。在此回复再次出现之前，我再次回复。
嗨，金达，
您需要一列来标识产生每组 4 个重复测量的运行。确保该列具有标称建模类型.在拟合模型中，像往常一样指定您的模型，但添加标识每次运行的列并使其成为随机效应（在构建模型效应中选择运行效应，然后单击属性 > 随机）。
这一切都假设您在设计中有重复（例如茎长实验对于每种组合都有 1、2 和 3 个花盆）。如果您没有在实验中复制任何这些因子水平组合，那么您将无法估计运行阻塞因子的方差分量，因为它将与 X1*X2 交互作用混淆。JMP 基本上会忽略运行随机效应并对其进行分析，就好像您有 3 个重复（每个重复 4 个）而不是重复测量，这会产生高度误导。如果您放弃交互并仅对主效应进行建模，您将能够获得 Run 的方差分量，但您仍将与该方差分量中有多少实际上只是 X1*X2 交互效应而斗争。
这是您的第一个参考文献中的茎长实验示例。我必须将 Pot 随机效应嵌套到 Hours of Daylight 和 Temperature 中，以便给定因子水平组合的 Pot 1 不会被视为与不同因子水平组合的另一个 Pot 1 相同的块。
要进行嵌套，只需突出显示锅效果，然后从列列表中选择温度和日光时间，然后单击“嵌套”。我正在附加一个数据表，其中分析保存在脚本中。
