随机完全区组设计 2 x 2 阶乘你好呀，
我是 JMP 的新手，希望您能提供帮助！
我的实验是随机完全区组 2 x 2 析因设计，具有两个水平的补充添加剂。 总共 480 只个体被分成 5 个围栏（围栏作为实验单位，而不是个体），并且重复中的围栏被分配到 4 种饮食治疗中的一种。 我总共进行了 24 次重复，但实验分两批进行，第一批 240 人（12 次重复）在 2 月进行，第二批 240 人（12 次重复）在 4 月进行。 因此，我需要考虑代表的块和批次的情况。
我只是想检查我是否正确进行了方差分析，在“构建模型效应”框中，我有两个因素，它们的相互作用，批次和代表，这是正确的吗？ 但是，当我执行此批次时，它会丢失 DF（如图所示），所以我不知道该怎么办？
我还需要为某些分析添加起始权重的协变量，这是否也放入“构建模型效应”框中，或者连续协变量是否应该放入另一个框中？
谢谢！
回复：随机完整分块设计 2 x 2 阶乘为了完成答案，您可以使用该报告来解释该分析。
• 报告的前 3 部分应该相当熟悉。 你可以看到你的固定治疗效果的意义。 这是重要的一点，因为这些是我们感兴趣的效果。 报告的其余大部分内容只是告诉您随机效应，您认为这些随机效应是方差的来源，但并不真正关心。
• 随机效应预测为您提供每个代表的差异影响的估计
• REML 方差分量将告诉您方差如何归因于随机效应（在本例中为“重复”和“批次”）。
• 下面有更多效果细节。
• 您还可以查看随机效应每个级别（在本例中为“重复”和“批次”）的响应的估计均值。
回复：随机完整分块设计 2 x 2 阶乘好吧，我想我明白那里发生了什么。 指定嵌套效果并不简单！
我认为您拥有的是嵌套在 Rep - Batch[Rep] 中的 Batch。 而您希望 Rep 嵌套在 Batch - Rep[Batch] 中。 我认为你还应该有批处理作为效果。 Rep[Batch] 和 Batch 都应该是随机效果。
JMP 文档中有一个嵌套随机效应模型的示例这里。 它来自一个非常不同的行业和应用，但应该有意义。
菲尔
回复：随机完整分块设计 2 x 2 阶乘嗨菲尔，
抱歉希望你现在能看到
泰根
回复：随机完整分块设计 2 x 2 阶乘这就说得通了。
我看不到图像。 我认为您没有正确附加它（不幸的是您不能只粘贴图像）。回复：随机完整分块设计 2 x 2 阶乘嗨菲尔，
感谢您的回复。
是的，这是正确的，所以我有 96 行数据。
因此需要包括代表，因为个体是根据体重分配的，因此代表内的笔是平衡的，因此，例如，代表 1 中接受不同处理的 4 只笔的体重是平衡的，代表 2 也是如此等等。所以基本上代表 1 的平均重量可能比代表 2 更高。 它们在复制内也平衡了性别和窝来源。
所以听起来好像我需要将它们作为随机效果和嵌套在批次中的代表包含在内。 请参阅附图 - 当出现一条错误消息说没有拦截时，这意味着什么？ （潦草的部分只是我的两个因素及其相互作用）。
谢谢，
泰根
[cid:image001.png@01D4BFA0.3B980C80]
回复：随机完整分块设计 2 x 2 阶乘只是补充一点，我认为您在方差分析中看到失去自由度的原因是因为您同时将代表和批次作为固定效应。 这两种效果是混叠的。 不可能将它们的影响分开。 如果你想估计两者，那么我认为它们应该都是随机效应，并且代表嵌套在批次中。回复：随机完整分块设计 2 x 2 阶乘嗨，泰根，
如果我理解正确的话——但我很可能没有理解！ -
- 一个代表是 4 个围栏，每栏 5 只动物。
- 在每个代表中，4 支笔根据 2 x 2 阶乘进行 4 种不同处理中的一种。
- 你总共有 24 次代表，
- 分两批，每批12个。
- 所以总共96支笔，
- 这意味着 96 行数据。
我不确定为什么需要将代表作为效果包含在内。 在我看来，代表在这里似乎是一个人造的东西。
是否有任何理由预期代表之间存在系统性差异。 即，为什么代表中的所有笔都会经历某种影响，从而改变其相对于另一个代表的整体响应？ 每个代表都在不同的建筑物内吗？ 或者每个代表是在不同的时间点开始的？ 或者每个代表都来自不同的亲本（不知道这在营养试验中是否可能，但我只是在努力思考可能的例子！）？
如果没有理由出现代表的系统效应，那么我认为它不需要出现在模型中。
如果它应该存在于模型中，那么我认为它应该作为随机效应存在于其中。
同样，“批次”应该是随机效应。
使用随机效应的原因之一是它们消耗较少的自由度。
我希望这有帮助。 如果我的理解有误或者您有疑问，请告诉我。
菲尔
