JMPの分割プロット設計例に関する解釈こんにちは、JMP Webページで紹介されているSplit Plot Design Exampleの例について質問があります。
https://www.jmp.com/support/help/14-2/split-plot-design-example.shtml
この説明では、と呼ばれる動物識別コード件名 、キツネとコヨーテの両方の公称値1、2、および3を使用します。その後、種にネストされました。それから件名 [ 種 ]がランダム効果として選択され、次にREMLメソが選択されました。
私の質問
1）下の表で、
件名 [ 種 ]には0.7013889の分散成分があります。どうすればこれを解釈できますか？70％のエラーが ' 件名 [ 種 ] '？
固定効果試験では、種と季節がそれぞれ重要です。
2）単純な2因子ANOVA（種x季節）を使用する場合、この場合、「被験者」は「ブロック」と見なされました
この場合、主な効果は重要でしたが、その相互作用は重要ではなく、ブロック（被験者動物識別コード）も重要でした。
ANOVAまたはSplit Plot Design（またはREML）を使用しても、結果は同じですが、Split Plot Design（またはREML）を使用する必要があるのはなぜですか？どんな目的のために？
理由を教えてください。
どうもありがとう、
心から
JK
再：JMPの分割プロット設計例に関する解釈
再：JMPの分割プロット設計例に関する解釈1。いいえ、それは割合（相対）ではなく、REMLによって推定された実際の分散です。平方根を取ると、被験者間の推定標準偏差があります。
2。一般的には、可能であれば、エラー間およびエラー内を特定（および推定）することをお勧めします。スプリットプロット分析は、このようなモデルの例です。異なるレートでサンプリングされる可能性のある2つの変動源があります。（これはランダム化と実験単位のレベルに関するものです。）誤差項を1つだけ含めると、推定値は、変化しにくい因子のタイプIの誤差を膨らませ、タイプIIの誤差を膨らませる何らかの平均です。変更しやすい要因。
さまざまな方法を試すことではなく、モデルの用語と仮定が設計とデータの収集方法とどのように一致するかを理解することです。
