Ich analysiere ein Experiment, bei dem Pflanzen mit unterschiedlichen Dichten gezüchtet wurden. Ich habe mehrere verschiedene Pflanzengenotypen verwendet, die jeweils eine Behandlung mit niedriger und hoher Dichte in einem vollständig randomisierten Design erfahren haben. Neben der Messung des Fruchtertrags von Pflanzen (Antwortvariable) habe ich auch ein Maß für die Pflanzengröße für jeden Genotyp, gemessen in einer anderen Umgebung (abgesehen von diesem Experiment). Ich möchte dieses Pflanzengrößenmaß als Kovariate bei der Analyse des Dichteexperiments verwenden, und ich bin besonders daran interessiert, auf eine Interaktion zwischen der Kovariaten- und der Dichtebehandlung zu testen.
Die Daten sind wie folgt aufgebaut:
| Genotyp | Dichtebehandlung | Kovariate | Antwort (Ausbeute) |
| 1 | L | 12 | 23 |
| 1 | H | 12 | 25 |
2 | L | 10 | 22 |
2 | H | 10 | 28 |
3 | L | 9 | 21 |
| 3 | H | 9 | 25 |
Ich benutze die Fit Model-Plattform und habe bisher ein Modell mit den Effekten "Dichtebehandlung", "Kovariate" und ihrer Interaktion angepasst. Ich denke, ich brauche etwas anderes, um zu erklären, dass die Kovariante ein Maß für den Genotyp insgesamt ist - dh die Kovariate ist ein Genoytpe-Effekt und die Behandlung ist ein Genotyp-Effekt.
Könnte jemand bitte helfen, das richtige Modell zu finden, das für Sie geeignet ist?
