分割プロット計画における重回帰こんにちは、みんな：
私は最近、JMP を学び始めました。 しかし、データ セットの 1 つを分析する際に問題が発生しています。 Split Plot Design として設定されました。私が正しい方向に進んでいる場合、誰かが私に洞察を提供できますか?
メイン プロットとして 4 つの肥料処理 (公称文字) があり、各肥料処理は低、中、高 (サブプロット) の 3 つのレートで分割され、各処理は 4 回複製されました (ブロック)。 したがって、合計 4 処理 X 3 レート X 4 レプリケート = 48 プロットになります。 さらに、2018 年と 2019 年の 2 年間のデータがあります。 施肥が植物収量に与える影響を評価しています
私は肥料の処理、割合、年を固定効果と考えていますが、ブロックはランダム効果として扱っています。正しく行っているかどうかはわかりません。 どんな助けでも大歓迎です！
肥料処理、年、ブロックを - 文字として扱いました。公称。 キャラクターとして評価;序数と利回り (数値; 連続)。
メッセージとともにスクリーンショットも添付しています。 繰り返しますが、どんな助けでも大歓迎です！
ありがとう！
Re: 分割プロット設計における多重回帰助けてくれてありがとう、マーク！ ほんとうにありがとう。 教えていただいた方法で進めていきます！
Re: 分割プロット設計における多重回帰私が示した (そしてモデル テーブル スクリプトとして保存した) 分析が最善の方法だと思います。 モデルは、因子水準とランダム化に基づいて、固定効果と変量効果を捉えます。 プロット全体の分散のゼロ化された推定値は間違いでもアーティファクトでもないことを知ってもらいたかっただけです. データだけでは不十分です。 (将来) 5 行を実行すると、その不足が軽減されます。
Re: 分割プロット設計における多重回帰ありがとう、マーク。 プロット効果がゼロになることがわかります。 この結果に基づいて、分析を進めるためのオプションは何ですか?
アミット
Re: 分割プロット設計における多重回帰残念ながら、この設計はフィールド行間の分散の推定をサポートしていません。 プロット全体の変化は、他の固定効果と混同されます。 このモデルは、実験における潜在的な効果とランダム化を現実的に捉えていると思います。
単一の標準正規母集団 (影響なし) を使用して応答をシミュレートしたため、分析で問題を実証できました。
交絡のため、プロット全体の効果がゼロになっていることがわかります。 それを機能させるには、少なくとももう 1 つのプロット全体 (フィールド行) が必要です。
Re: 分割プロット設計における多重回帰おいマーク！
手伝ってくれてどうもありがとう！ 本当に感謝しています。
マーク、プロット全体の分散が大きいです。 作成された設計は理解できますが、残念ながら、JMP で DOE 部分を使用したことがないため、これを使用して解析を実行する方法がわかりません。 視聴できるビデオソースはありますか?
私はこの実験を 2 年間行いましたが、最終的には年効果があるかどうかを確認したいと思います。 さらに、各サブプロットの下で 3 つの植物を収穫しました。 サブプロットセクションの横に列を追加するだけですか?
繰り返しますが、あなたの助けに感謝します。
Re: 分割プロット設計における多重回帰この説明は、設計と実験の実行方法を明確にするのに非常に役立ちます。 あなたが説明したデザインを作成するには、次の手順を使用する必要がありました。
- Fertilizer を 4 つのレベルを持つ変更が難しいカテゴリカル ファクターとして定義します。
- Rate を 3 つの水準を持つ変更が容易なカテゴリ因子として定義します。
- フィールド行を、変更が非常に困難な 4 つのレベルを持つカテゴリカル ファクターとして定義します。 フィールド行を 12 回の実行でブロッキング ファクターとして定義すると、各行で記述した順序が維持されません。
- Fertilizer と Rate の間の 2 因子交互作用をモデルに追加しました。 Rate を変更した場合の効果は、すべての Fertilizer で同じではない可能性があります。
- 4 つのプロット全体 (フィールドに 4 行) を要求しました。 ただし、これはプロット全体の分散を推定するには十分ではありません。 この変動の原因は大きいと思いますか?
- 1 行あたり 4 つずつ、16 のサブプロットを要求しました。 これは肥料用です。
- 私は48ランを要求しました。
重要な効果が応答標準偏差の少なくとも 4 倍である場合、この計画は高い検出力 (0.89 ～ 1) を提供します。
レビュー用にデザインをデータ テーブルとして保存しました。 残念ながら、あなたのデザインの順序を一致させることはできませんが、行を自分で識別できるはずです。 Model スクリプトは正しい分析を実行しますが、プロット全体の分散をゼロにする必要があります (この効果を推定するにはプロット全体が不十分です)。 DOE ダイアログ スクリプトは、カスタム設計プラットフォームを再作成するので、私が何をしたかを見ることができます。
ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
Re: 分割プロット設計における多重回帰こんにちはマーク、
私の地図をご覧いただき、誠にありがとうございます。 ここで私のデザインを説明しようと思います。 ブロックはフィールド内の異なる行であるため、実験には 4 つの行があります。 1 つの肥料を区画全体として検討していました。 そして、私の割合（高、中、低）は肥料材料にこぼれました。
アミット
Re: 分割プロット設計における多重回帰マップだけを見ると、この実験はバランスのとれた完全なブロック デザインのように見えます。 分割プロット構造や、全体プロットと分割プロットの存在がわかりません。 完全に無作為化された実験のように見えますが、そのように実行したことはないかもしれません。 私にはわかりません。
実験におけるブロックの定義は何ですか? たとえば、各ブロックは 1 つの生育期であり、4 つの季節のすべての実行を複製しましたか? おそらくブロックは 1 つのフィールドであり、デザイン全体を 4 つのフィールドで複製したのでしょうか?
Re: 分割プロット設計における多重回帰おいマーク！ 手伝ってくれてどうもありがとう。 ほんとうにありがとう。
私のデザインを適切な用語で雄弁に説明することができないのではないかと心配しています。 そのため、このメッセージとともに私のデザイン マップを添付します。 ご理解の上、ご参考になれば幸いです。 プロットを色分けしたことに注意してください。 濃い色は割合が高く、明るい色は割合が低いことを表し、オレンジ、黄色、緑、赤の 4 つの肥料があります。
繰り返しますが、私を助けてくれてありがとう。 ご連絡をお待ちしております。
アミット・バシン
Re: 分割プロット設計における多重回帰いくつかの用語を使用して、設計と分析が不明確になります。
分割計画には、変更が難しい因子が含まれます。 これらの要因は、簡単に変更できる要因ほどランダム化されません。 ランダム化とは、処理 (肥料、割合) のランダムな順序とレベルが実行ごとにリセットされることを意味します。 あなたの変えにくい要因は何ですか？
最初の要因として「肥料」という用語を使用します。 「処理」という用語は、特定の実行におけるすべての因子レベルの組み合わせを意味するために使用します。 たとえば、処理は肥料 = A および率 = 低である場合があります。
「ブロック」という用語は、外部要因の固定効果またはランダム効果のいずれかを表すランのグループを指すために使用します。 たとえば、日、バッチなどです。 ランはどのようにブロックされましたか?
「複製」という用語は、ある処理がデザインで複数回使用されたことを意味します。 この機能は、モデルに依存しない方法でエラーを推定するために使用されます。 どのように実行を再現しましたか?
分析は実験とほぼ一致するため、因子、計画、および実験の実行について詳しく知るまで、モデルが適切かどうかを判断することはできません。
