如何正确识别实验单元？通过协变量相互作用治疗我试图分析一个涉及在不同密度下种植植物的实验。 我使用了几种不同的植物基因型，每种植物都经历了完全随机化设计的低密度和高密度处理（基因型x的图分配为高密度或低密度）。 除了测量植物的果实产量（响应变量）之外，我还测量了在不同环境中测量的每种基因型的植物大小（除了该实验）。我想在密度实验的分析中使用这种植物大小测量值作为协变量，我特别感兴趣的是测试协变量和密度处理之间的相互作用。
数据设置如下这个模拟示例：
| 基因型 | 密度处理 | 协 | 回应（产量） |
| 1 | 大号 | 12 | 23 |
| 1 | H | 12 | 25 |
2 | 大号 | 10 | 22 |
2 | H | 10 | 28 |
3 | 大号 | 9 | 21 |
| 3 | H | 9 | 25 |
我正在使用Fit Model平台，到目前为止我已经使用了效果'密度处理'，'协变量'以及它们的相互作用。但我认为我需要其他东西来解释协变量作为整体基因型的度量 - 即，协变量处于基因型水平，而治疗应用于绘图水平。 这有点像分裂图设计，有两个级别的处理，但在这种情况下，更高级别的因素是我作为协变量处理的连续变量（尺寸的度量）。
有人可以通过确定合适的模型来帮助吗？
