Bonjour,
S'il vous plaît, pourrais-je obtenir de l'aide pour analyser l'ensemble de données suivant.
Les oiseaux ont reçu deux granulés différents (long versus court) à trois concentrations différentes de protéines (100%, 80% et 60%). Je souhaite examiner l’effet de la concentration en protéines et du type d’aliment, à la fois séparément et séparément. Je prévoyais une ANOVA à deux facteurs pour examiner les effets distincts et interactifs de ces facteurs.
Cependant, au cours de l’essai, un dysfonctionnement de l’alimentation a entraîné l’exclusion de certains stylos. L’essai n’est plus équilibré, car le nombre de répétitions varie d’un traitement à l’autre. Puis-je quand même faire l'ANOVA à deux voies? Et existe-t-il un moyen de procéder à une régression linéaire pour observer l’effet progressif de la baisse de la concentration en protéines?
L'unité expérimentale ici est "Pen". Chaque semaine, un échantillon d'oiseaux dans chaque enclos était pesé en fonction de son poids. Ainsi, certains paramètres sont enregistrés à différents moments dans chaque essai et certains paramètres, par exemple la marge brute, ne sont enregistrés qu’à la fin.
Merci
Abbie
Vous pouvez toujours quand même faire l'analyse comme vous le souhaitiez. Des tailles d'échantillons égales pour chaque traitement constituent une propriété agréable, maximisent la puissance de la taille totale de l'échantillon et peuvent simplifier les choses d'un point de vue mathématique. Vous êtes dans une situation moins idéale, mais rien ne vous empêche de faire une ANOVA à 2 voies. Cependant, comme vos données sont longitudinales, vous pouvez envisager de réaliser une analyse plus sophistiquée à l'aide de la personnalité mixte dans Fit Model si vous utilisez JMP Pro (ce n'est pas mon cas, je ne peux donc pas vous montrer comment construire l'analyse. ), mais vous devrez empiler les colonnes du poids à différentes périodes et ajuster le modèle d'interceptions / pentes aléatoires. Je pense qu'une structure de corrélation AR (1) serait la plus appropriée pour ces données.
Merci pour ça. Je n’ai pas non plus JMP Pro, alors je ne ferai que l’ANOVA dans les deux sens.
Merci beaucoup
Abbie
