Unbalancierte Zwei-Wege-ANOVAHallo,
Könnte ich bitte Hilfe bei der Analyse des folgenden Datensatzes erhalten?
Den Vögeln wurden zwei verschiedene Futterpellets (lang vs. kurz) mit drei unterschiedlichen Proteinkonzentrationen (100 %, 80 % und 60 %) verabreicht. Ich möchte den Einfluss der Proteinkonzentration und der Futterart sowohl zusammen als auch getrennt betrachten. Ich hatte vor, eine Zwei-Wege-ANOVA durchzuführen, um die getrennten und interaktiven Auswirkungen dieser Faktoren zu berücksichtigen.
Während des Versuchs führte jedoch eine Fehlfunktion des Futterautomaten dazu, dass einige Buchten ausgeschlossen werden mussten und der Versuch nicht mehr ausgewogen war, da es bei jeder Behandlung eine unterschiedliche Anzahl von Wiederholungen gab. Kann ich trotzdem die Zwei-Wege-ANOVA durchführen? Und gibt es eine Möglichkeit, eine lineare Regression durchzuführen, um den schrittweisen Effekt eines Abfalls der Proteinkonzentration zu sehen?
Die Versuchseinheit ist hier „Stift“. Jede Woche wurde das Körpergewicht einer Stichprobe von Vögeln in jedem Gehege gewogen. Daher werden einige Parameter zu unterschiedlichen Zeitpunkten in jedem Versuch aufgezeichnet, und einige Parameter, z. B. die Bruttomarge, werden erst am Ende aufgezeichnet.
Danke
Abbie
Betreff: Unbalancierte Zwei-Wege-ANOVADanke dafür. Ich habe auch kein JMP Pro, also werde ich in der Zwischenzeit einfach die 2-Wege-ANOVA durchführen.
Vielen Dank
Abbie
Betreff: Unbalancierte Zwei-Wege-ANOVASie können die Analyse durchaus weiterhin so durchführen, wie Sie es beabsichtigt haben.Gleiche Stichprobengrößen für jede Behandlung sind eine nützliche Eigenschaft, maximieren die Aussagekraft für die gesamte Stichprobengröße und können die Dinge mathematisch einfacher machen.Sie befinden sich in einer weniger idealen Situation, aber Sie werden in keiner Weise daran gehindert, eine 2-Wege-ANOVA durchzuführen.Da es sich bei Ihren Daten jedoch um Längsschnittdaten handelt, sollten Sie eine anspruchsvollere Analyse mit der gemischten Persönlichkeit im Fit-Modell in Betracht ziehen, wenn Sie über JMP Pro verfügen (ich nicht, daher kann ich Ihnen nicht zeigen, wie Sie die Analyse erstellen). ), aber Sie müssen die Spalten für die Gewichtung in verschiedenen Zeiträumen stapeln und das Modell mit zufälligen Schnittpunkten/Steigungen anpassen.Ich denke, dass eine AR(1)-Korrelationsstruktur für diese Daten am besten geeignet wäre.
