附數據：
問題：我使用了 4 次/區組的隨機完整區組設計。
1）用X擬合模型與Y，應該使用哪一個模型，為什麼？
2）如何建構模型？ 代表是否應該包含在模型構造中？
我附上了一份文件，其中我使用不同的模型分析了數據，哪一個是正確的，為什麼？
似乎您已經啟動了兩個有類似問題的線程。 我相信馬克正在另一個線程中與您討論這個問題。 我必須承認，很難理解你正在研究什麼，你想回答什麼問題等等？ 代表是什麼意思？ 我想到了兩種方法：如果您已經設定了處理組合併獲得了多個資料點，而沒有對處理進行任何更改，則這是重複（或巢狀）並且不會增加自由度。 這些數據點可用於估計治療的平均值和變化。 此策略通常用於了解樣本變異內的測量誤差、處理內樣本間的變異等。這些不是實驗單位。
如果您談論的是重複，那麼也可以用兩種不同的方式來處理：
1. 隨機重複：通常用於獲得實驗誤差的「無偏」估計，用於 F 檢定等統計檢定。
2. 區塊（RCBD 或 BIB）：在這種情況下，如何處理區塊取決於區塊的建立方式。 它們可以是固定效應，並在模型中進行分配，可以估計逐個因子的相互作用（對於估計魯棒性非常有用，特別是當噪聲在實驗過程中被識別和“管理”時）或隨機效應，其中只有主要因素區塊的效應被指定為模型中增加推理空間的隨機效應。
當您提到治療時，您是什麼意思？ 通常這是一組特定水平的因素。
「擬合模型」和「透過 X 擬合 Y」都用於迴歸建模。 擬合模型平台極為靈活。 它對於理解模型中的多個 x 非常有用，並且模型可以是線性和非線性的。 當我只查看一個 X 時，我會使用 Fit Y by X。
