Comment calculer le coefficient de variation (CV) lorsque vous avez utilisé un plan de blocs complets randomisés avec 5 répétitions à l'aide de JMP. Lorsque je le calcule à l'aide du tableau JMP, le résumé donne 17, tandis que le calcul manuel en utilisant la somme moyenne des carrés d'erreur donne 7.
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Re : Comment calculer le coefficient de variation (CV) lorsque vous avez utilisé un plan de blocs complets randomisés avec 5 répétitions à l'aide de JMP. Lorsque je le calcule à l'aide du tableau JMP, le résumé donne 17, tandis que le calcul manuel en utilisant la somme moyenne des carrés d'erreur donne 7.J'ai joint la disposition du champ, donc les données générées par cette disposition du champ devrions-nous utiliser une anova à sens unique ou bidirectionnelle ?
Re : Comment calculer le coefficient de variation (CV) lorsque vous avez utilisé un plan de blocs complets randomisés avec 5 répétitions à l'aide de JMP. Lorsque je le calcule à l'aide du tableau JMP, le résumé donne 17, tandis que le calcul manuel en utilisant la somme moyenne des carrés d'erreur donne 7.Si je comprends bien ce que vous dites, vous avez peut-être sélectionné un RCBD, mais vous avez exécuté une conception en parcelles divisées. Donc la réplique indique les observations du même champ ?
Re : Comment calculer le coefficient de variation (CV) lorsque vous avez utilisé un plan de blocs complets randomisés avec 5 répétitions à l'aide de JMP. Lorsque je le calcule à l'aide du tableau JMP, le résumé donne 17, tandis que le calcul manuel en utilisant la somme moyenne des carrés d'erreur donne 7.Vos niveaux de facteurs sont étiquetés N0, N50, N100, N150, N200 et N250. Ce facteur entre dans la conception en tant que facteur catégoriel à 6 niveaux. Il est donc modélisé comme un effet nominal. S’agit-il en fait d’un facteur N continu testé aux niveaux 0, 50, 100, 150, 200 et 250 ? Cela changerait la modélisation.
Vos données ont été stockées dans un classeur Excel. Avez-vous utilisé JMP pour concevoir l'expérience ? J'ai importé la feuille de calcul. J'ai ajouté quelques propriétés de colonne utiles. J'ai redéfini la réplication comme Whole Plot. Je l'ai ajouté au modèle comme effet aléatoire. (Ce n'est pas un bloc, c'est une restriction sur la randomisation - vous n'avez pas utilisé un nouveau champ à chaque fois.) J'adapte deux modèles. On utilise le traitement original comme facteur catégorique. L’autre utilise un nouveau facteur N comme effet continu avec une composante non linéaire.
J'ai joint le nouveau tableau de données JMP.
Re : Comment calculer le coefficient de variation (CV) lorsque vous avez utilisé un plan de blocs complets randomisés avec 5 répétitions à l'aide de JMP. Lorsque je le calcule à l'aide du tableau JMP, le résumé donne 17, tandis que le calcul manuel en utilisant la somme moyenne des carrés d'erreur donne 7.Merci. Nous avons beaucoup de variations sur le terrain. Par conséquent, le plan utilisé était un plan en blocs aléatoires dans lequel les blocs/répétitions étaient réalisés contre la pente du champ. La randomisation des traitements a été effectuée par blocs.Les blocs/répétitions ont été construits pour minimiser l’erreur expérimentale. Maintenant, notre principal intérêt est de déterminer l’effet du traitement. Alors, devrait-il s’agir d’une ANOVA à sens unique ou bidirectionnelle ?
Re : Comment calculer le coefficient de variation (CV) lorsque vous avez utilisé un plan de blocs complets randomisés avec 5 répétitions à l'aide de JMP. Lorsque je le calcule à l'aide du tableau JMP, le résumé donne 17, tandis que le calcul manuel en utilisant la somme moyenne des carrés d'erreur donne 7.Vous ne semblez pas comprendre les bases des modèles statistiques linéaires ou de la conception d'expériences d'après votre utilisation de la terminologie, par exemple en ajoutant des répétitions comme terme ou en faisant référence à blocs et blocage . Votre utilisation de termes spécifiques prête à confusion.
Où avez-vous obtenu le design ? Quels effets essayiez-vous d’estimer ? Il semble que vous ayez collecté les données et réfléchi à la manière de les analyser. La conception optimale est basée sur le modèle prévu dans l'analyse.
De plus, vous n’avez pas indiqué le but de votre étude. Qu’essayez-vous d’apprendre ?
Re : Comment calculer le coefficient de variation (CV) lorsque vous avez utilisé un plan de blocs complets randomisés avec 5 répétitions à l'aide de JMP. Lorsque je le calcule à l'aide du tableau JMP, le résumé donne 17, tandis que le calcul manuel en utilisant la somme moyenne des carrés d'erreur donne 7.Je n'ai vu aucune structure de blocage dans votre ensemble de données. Si vous avez effectivement bloqué les exécutions, vous devez décider si leur effet est fixe ou aléatoire avant d'ajouter un terme pour estimer cet effet.
N'entrez pas de réplication dans le modèle. On suppose qu'il s'agit d'une erreur aléatoire dans la réponse. On suppose qu'il est distribué normalement avec une variance constante. Il est utilisé pour estimer le RMSE, une estimation des erreurs du modèle dépendante du modèle. Il doit représenter la variation normale d'une séquence à l'autre sous randomisation complète.
La plateforme Oneway et la plateforme Fit Least Squares peuvent estimer les paramètres du modèle, mais elles diffèrent par les nombreuses options disponibles. De plus, si vous décidez d’ajouter un effet de blocage, vous ne pouvez pas utiliser Oneway.
Re : Comment calculer le coefficient de variation (CV) lorsque vous avez utilisé un plan de blocs complets randomisés avec 5 répétitions à l'aide de JMP. Lorsque je le calcule à l'aide du tableau JMP, le résumé donne 17, tandis que le calcul manuel en utilisant la somme moyenne des carrés d'erreur donne 7.Merci beaucoup 
Une autre question : puisque j'ai utilisé des blocs/répétitions, pourquoi n'avons-nous pas utilisé de répétitions dans le modèle.
De plus, dois-je utiliser le modèle d'ajustement ou l'ajustement de Y par X ?J'ai analysé les données et regardé le tableau ci-joint et je donne des conseils.
Re : Comment calculer le coefficient de variation (CV) lorsque vous avez utilisé un plan de blocs complets randomisés avec 5 répétitions à l'aide de JMP. Lorsque je le calcule à l'aide du tableau JMP, le résumé donne 17, tandis que le calcul manuel en utilisant la somme moyenne des carrés d'erreur donne 7.Je ne sais pas comment vous auriez pu utiliser Tableau > Résumé pour estimer le CV. Je ne sais pas comment vous avez pu calculer manuellement le CV. Je ne peux évaluer aucun de ces résultats.
Je suppose que vous souhaitez estimer le CV de la réponse. L'estimation sous forme de RMSE/moyenne serait la meilleure estimation. Les effets fixes ont été pris en compte dans la somme des carrés du modèle, laissant l'effet aléatoire seul dans le RMSE.
Voici l’analyse de variance à l’aide de la plateforme Oneway :
Le CV estimé est donc d'environ 7 % :
