Regressione multipla in Split Plot DesignCiao a tutti:
Di recente ho iniziato a studiare JMP ed è fantastico! Tuttavia, ho problemi con l'analisi di uno dei miei set di dati. È stato creato come Split Plot Design.Qualcuno può darmi qualche idea se sono nella giusta direzione?
Ho 4 trattamenti di fertilizzante (personaggio nominale) come trama principale, ogni trattamento di fertilizzante è suddiviso in 3 tassi: basso, medio e alto (sottotrame) e ogni trattamento è stato replicato quattro volte (blocchi). Quindi ho un totale di 4 trattamenti X 3 tassi X 4 repliche = 48 grafici. Inoltre, ho due anni di dati: 2018 e 2019. Sto valutando l'impatto delle applicazioni di fertilizzanti sulla resa delle piante
Sto considerando i miei trattamenti fertilizzanti, i tassi e l'anno come effetti fissi, mentre sto trattando i blocchi come il mio effetto casuale.Non sono sicuro se lo sto facendo correttamente o no. Qualsiasi aiuto sarà apprezzato!
Ho trattato i trattamenti fertilizzanti, l'anno e il blocco come - Carattere; nominale. Valuta come personaggio; ordinale e rendimento (numerico; continuo).
Allego anche uno screenshot con il mio messaggio. Ancora una volta, qualsiasi aiuto sarà apprezzato!
Grazie!
Ri: regressione multipla nella progettazione di grafici divisiGrazie per il tuo aiuto, Marco! Lo apprezzo molto. Andrò avanti con il modo che hai suggerito!
Ri: regressione multipla nella progettazione di grafici divisiPenso che l'analisi che ho mostrato (e salvato come script della tabella del modello) sia il modo migliore per andare avanti. Il modello acquisisce gli effetti fissi e casuali in base ai livelli dei fattori e alla randomizzazione. Volevo solo che tu sapessi che la stima azzerata dell'intera varianza della trama non è un errore o un artefatto. I dati sono semplicemente insufficienti. L'esecuzione di cinque file (in futuro) allevierebbe tale carenza per te.
Ri: regressione multipla nella progettazione di grafici divisiGrazie, Marco. Posso vedere gli effetti della trama diventare zero. Sulla base di questo risultato, quali sono le mie opzioni per andare avanti con l'analisi?
Amit
Ri: regressione multipla nella progettazione di grafici divisiSfortunatamente, questo disegno non supporta la stima della varianza tra le righe del campo. Il cambiamento nell'intera trama è confuso con altri effetti fissi. Credo che questo modello catturi realisticamente i potenziali effetti e la randomizzazione nel tuo esperimento:
Ho simulato la risposta con una singola popolazione normale standard (nessun effetto) in modo da poter dimostrare il problema con l'analisi:
Puoi vedere che gli effetti dell'intera trama sono azzerati a causa della confusione. Hai bisogno di almeno un'altra trama intera (riga del campo) per farlo funzionare.
Ri: regressione multipla nella progettazione di grafici divisiEhi Marco!
Grazie mille per il vostro aiuto! Lo apprezzo davvero.
Mark, l'intera varianza della trama è grande. Sono in grado di comprendere il progetto che hai creato, ma sfortunatamente non ho mai utilizzato la parte DOE in JMP, quindi non sono sicuro di come utilizzarlo per eseguire la mia analisi. C'è qualche sorgente video che posso guardare?
Ho condotto questo esperimento per due anni e alla fine mi piacerebbe vedere se c'è qualche effetto anno o meno. Inoltre, ho raccolto tre piante sotto ogni sottotrama. Devo semplicemente aggiungere una colonna accanto alla sezione della sottotrama?
Grazie ancora per il tuo aiuto.
Ri: regressione multipla nella progettazione di grafici divisiQuesta descrizione aiuta davvero a chiarire la progettazione e il modo in cui hai eseguito l'esperimento. Ho dovuto utilizzare questi passaggi per creare il design che hai descritto:
- Definisci il fertilizzante come un fattore categorico difficile da cambiare con quattro livelli.
- Definisci Tasso come un fattore categoriale facile da modificare con tre livelli.
- Definisci Field Row come un fattore categoriale molto difficile da modificare con quattro livelli. La definizione di Field Row come fattore di blocco con 12 esecuzioni non mantiene l'ordine descritto in ogni riga.
- Ho aggiunto al modello un'interazione a due fattori tra fertilizzante e tasso. È probabile che l'effetto della modifica del tasso non sia lo stesso per tutti i fertilizzanti.
- Ho richiesto 4 appezzamenti interi (4 file in campo). Tuttavia, questo non è sufficiente per stimare l'intera varianza della trama. Ti aspetti che questa fonte di variazione sia ampia?
- Ho richiesto 16 sottotrame, 4 per riga. Questo è per il fertilizzante.
- Ho richiesto 48 corse.
Questo design fornisce una potenza elevata (da 0,89 a 1) se gli effetti importanti sono almeno quattro volte la deviazione standard della risposta.
Ho salvato il design come tabella dati per la tua revisione. Sfortunatamente, non posso abbinare l'ordine nel tuo progetto, ma dovresti essere in grado di identificare tu stesso le righe. Lo script del modello eseguirà l'analisi corretta, ma deve azzerare l'intera varianza del grafico (trame intere insufficienti per stimare questo effetto). Lo script DOE Dialog ricreerà la piattaforma di progettazione personalizzata in modo che tu possa vedere cosa ho fatto.
Fammi sapere se hai altre domande.
Ri: regressione multipla nella progettazione di grafici divisiCiao Marco,
Grazie mille per aver dato un'occhiata alla mia mappa. Cercherò di spiegare il mio design qui. I blocchi sono righe diverse all'interno di un campo, quindi ho quattro righe nel mio esperimento. Stavo considerando un materiale fertilizzante come il mio intero appezzamento. E il mio tasso (alto, medio e basso) è stato versato all'interno del materiale fertilizzante.
Amit
Ri: regressione multipla nella progettazione di grafici divisiDalla sola mappa, questo esperimento sembra essere un progetto a blocchi completo bilanciato. Non vedo la struttura a trama divisa o la presenza di trame intere e divise. Sembra essere un esperimento completamente randomizzato, anche se potresti non averlo eseguito in quel modo. Non posso proprio dirlo.
Qual è la definizione di blocco nel tuo esperimento? Ad esempio, ogni blocco è una stagione di crescita e hai replicato tutte le corse per quattro stagioni? Forse un blocco è un campo e hai replicato l'intero progetto in quattro campi?
Ri: regressione multipla nella progettazione di grafici divisiEhi Marco! Grazie mille per il vostro aiuto. Lo apprezzo molto.
Temo di non essere in grado di spiegare il mio progetto in modo eloquente con una terminologia adeguata. Pertanto, allego la mia mappa di progettazione con questo messaggio. Spero che ti sarà utile per capire. Si prega di notare che ho codificato a colori le trame. Il colore più denso rappresenta l'alto tasso e il colore più chiaro rappresenta il basso tasso e ho 4 fertilizzanti rappresentati come arancione, giallo, verde e rosso.
Ancora una volta, grazie mille per avermi aiutato. In trepidante attesa di tue notizie.
Amit Bhasin
Ri: regressione multipla nella progettazione di grafici divisiStai usando alcuni termini in un modo che rende poco chiari il tuo progetto e la tua analisi.
Un progetto a trama divisa coinvolge fattori difficili da modificare. Questi fattori sono randomizzati meno spesso rispetto ai fattori facili da modificare. Randomizzazione significa che sia l'ordine casuale dei trattamenti (fertilizzante, tasso) che i livelli vengono reimpostati per ogni ciclo. Qual è il tuo fattore difficile da cambiare?
Userò il termine "fertilizzante" per il primo fattore. Utilizziamo il termine "trattamento" per indicare la combinazione di tutti i livelli di fattore in una data serie. Ad esempio, un trattamento potrebbe essere fertilizzante = A e tasso = basso.
Usiamo il termine "blocco" per fare riferimento a gruppi di sequenze che rappresentano un effetto fisso o casuale di un fattore esterno. Ad esempio, potrebbe essere giorno, batch e così via. Come sono state bloccate le tue corse?
Utilizziamo il termine "replica" per indicare che un dato trattamento è stato utilizzato più di una volta nel progetto. Questa funzione viene utilizzata per stimare l'errore in modo indipendente dal modello. Come hai replicato le corse?
L'analisi corrisponde molto all'esperimento, quindi non è possibile dire se il tuo modello è appropriato fino a quando non ne sapremo di più sui fattori, la progettazione e l'esecuzione dell'esperimento.
