Cómo calcular el coeficiente de variación (CV) cuando se ha utilizado un diseño de bloques completos aleatorios con 5 repeticiones utilizando JMP. Cuando lo calculo usando la tabla JMP -resumen, obtiene 17, mientras que lo calculo manualmente usando la suma media de cuadrados del error, llega a 7.
Se adjunta archivo por favor
Re: Cómo calcular el coeficiente de variación (CV) cuando se ha utilizado un diseño de bloques completos aleatorios con 5 repeticiones usando JMP. Cuando lo calculo usando la tabla JMP -resumen, obtiene 17, mientras que lo calculo manualmente usando la suma media de cuadrados del error, llega a 7.He adjuntado el diseño de campo, entonces, los datos generados por este diseño de campo ¿deberíamos usar anova unidireccional o bidireccional?
Re: Cómo calcular el coeficiente de variación (CV) cuando se ha utilizado un diseño de bloques completos aleatorios con 5 repeticiones usando JMP. Cuando lo calculo usando la tabla JMP -resumen, obtiene 17, mientras que lo calculo manualmente usando la suma media de cuadrados del error, llega a 7.Si entiendo lo que dice correctamente, es posible que haya seleccionado un RCBD, pero ejecutó un diseño de trama dividida. ¿Entonces la réplica indica las observaciones del mismo campo?
Re: Cómo calcular el coeficiente de variación (CV) cuando se ha utilizado un diseño de bloques completos aleatorios con 5 repeticiones usando JMP. Cuando lo calculo usando la tabla JMP -resumen, obtiene 17, mientras que lo calculo manualmente usando la suma media de cuadrados del error, llega a 7.Los niveles de factor están etiquetados como N0, N50, N100, N150, N200 y N250. Este factor entra en el diseño como un factor categórico con 6 niveles. Por lo tanto, se modela como un efecto nominal. ¿Es, de hecho, un factor continuo N que se prueba en los niveles 0, 50, 100, 150, 200 y 250? Eso cambiaría el modelo.
Sus datos se almacenaron en un libro de Excel. ¿Usaste JMP para diseñar el experimento? Importé la hoja de trabajo. Agregué algunas propiedades de columna útiles. Redefiní replicar como Trama completa. Lo agregué al modelo como un efecto aleatorio. (No es un bloque, es una restricción de la aleatorización; no usaste un campo nuevo cada vez). Encajo dos modelos. Se utiliza el tratamiento original como factor categórico. El otro utiliza un nuevo factor N como efecto continuo con un componente no lineal.
Adjunté la nueva tabla de datos de JMP.
Re: Cómo calcular el coeficiente de variación (CV) cuando se ha utilizado un diseño de bloques completos aleatorios con 5 repeticiones usando JMP. Cuando lo calculo usando la tabla JMP -resumen, obtiene 17, mientras que lo calculo manualmente usando la suma media de cuadrados del error, llega a 7.Gracias. Tenemos mucha variación de campo. Por lo tanto, el diseño utilizado fue un diseño de bloques al azar donde los bloques/repeticiones se realizaron contra la pendiente del campo. La aleatorización de los tratamientos se realizó en bloques.Los bloques/repeticiones se construyeron para minimizar el error experimental. Ahora, nuestro principal interés es determinar el efecto del tratamiento. Entonces, ¿debería ser ANOVA unidireccional o bidireccional?
Re: Cómo calcular el coeficiente de variación (CV) cuando se ha utilizado un diseño de bloques completos aleatorios con 5 repeticiones usando JMP. Cuando lo calculo usando la tabla JMP -resumen, obtiene 17, mientras que lo calculo manualmente usando la suma media de cuadrados del error, llega a 7.No parece comprender los conceptos básicos de los modelos estadísticos lineales o el diseño de experimentos por el uso de la terminología, por ejemplo, agregar réplicas como un término o hacer referencia a bloques y bloqueando . Su uso de términos específicos es confuso.
¿De dónde sacaste el diseño? ¿Qué efectos intentabas estimar? Parece como si hubieras recopilado los datos y luego pensado en cómo analizarlos. El diseño óptimo se basa en el modelo previsto en el análisis.
Además, no indicó el propósito de su estudio. ¿Qué estás tratando de aprender?
Re: Cómo calcular el coeficiente de variación (CV) cuando se ha utilizado un diseño de bloques completos aleatorios con 5 repeticiones usando JMP. Cuando lo calculo usando la tabla JMP -resumen, obtiene 17, mientras que lo calculo manualmente usando la suma media de cuadrados del error, llega a 7.No vi ninguna estructura de bloqueo en su conjunto de datos. Si realmente bloqueó las ejecuciones, entonces debe decidir si su efecto es fijo o aleatorio antes de agregar un término para estimar este efecto.
No ingrese replicar en el modelo. Se supone que es el error aleatorio en la respuesta. Se supone que tiene una distribución normal con varianza constante. Se utiliza para estimar el RMSE, una estimación de los errores del modelo dependiente del modelo. Debe representar la variación normal entre series bajo aleatorización completa.
Tanto la plataforma Oneway como la plataforma Fit Least Squares pueden estimar los parámetros del modelo, pero difieren con respecto a muchas opciones disponibles. Además, si decide agregar un efecto de bloqueo, no podrá usar Oneway.
Re: Cómo calcular el coeficiente de variación (CV) cuando se ha utilizado un diseño de bloques completos aleatorios con 5 repeticiones usando JMP. Cuando lo calculo usando la tabla JMP -resumen, obtiene 17, mientras que lo calculo manualmente usando la suma media de cuadrados del error, llega a 7.Muchas gracias 
Otra pregunta: dado que he usado bloques/repeticiones, ¿por qué no usamos repeticiones en el modelo?
Además, ¿debería utilizar el modelo de ajuste o ajustar Y por X?He analizado los datos y miro la tabla adjunta y aconsejo.
Re: Cómo calcular el coeficiente de variación (CV) cuando se ha utilizado un diseño de bloques completos aleatorios con 5 repeticiones usando JMP. Cuando lo calculo usando la tabla JMP -resumen, obtiene 17, mientras que lo calculo manualmente usando la suma media de cuadrados del error, llega a 7.No sé cómo podrías haber utilizado Tabla > Resumen para estimar el CV. No sé cómo pudiste haber calculado manualmente el CV. No puedo evaluar ninguno de estos resultados.
Supongo que quieres estimar el CV de la respuesta. La estimación como RMSE/media sería la mejor estimación. Los efectos fijos se han tenido en cuenta en la suma de cuadrados del modelo, dejando el efecto aleatorio solo en el RMSE.
Aquí está el análisis de varianza utilizando la plataforma Oneway:
Entonces el CV estimado es alrededor del 7%:
