JMP에서 분할 플롯 설계 예제에 대한 해석안녕하세요, JMP 웹페이지에 소개된 Split Plot Design 예제 예제에 대해 질문이 있습니다.
https://www.jmp.com/support/help/14-2/split-plot-design-example.shtml
이 설명에서는 동물식별코드라고 하는 주제 , 여우와 코요테 모두에 대해 공칭 값이 1, 2 및 3입니다. 그런 다음 종에 중첩되었습니다. 그 다음에 주제 [ 종 ]를 무작위 효과로 선택한 다음 REML 방법을 선택했습니다.
내 질문
1) 아래 표에서,
주제 [ 종 ]의 분산 성분은 0.7013889개입니다. 이것을 어떻게 해석할 수 있습니까? 70% 오류가 ' 주제 [ 종 ]' ?
고정 효과 테스트의 경우 종과 계절이 각각 중요합니다.
2) 간단한 양방향 ANOVA(종 x 계절)를 사용하는 경우 이 경우 "대상"이 "블록"으로 간주되었습니다.
이 경우 주효과는 유의한 반면 상호작용은 유의하지 않았으며 블록(피험동물식별코드)도 유의하였다.
ANOVA나 Split Plot Design(또는 REML)을 사용해도 결과는 같은데 왜 Split Plot Design(또는 REML)을 사용해야 하나요? 무슨 목적을 위해?
이유를 말씀해 주시겠습니까?
감사합니다.
감사합니다,
JK
Re: JMP에서 Split Plot Design 예제에 대한 해석1. 아니요, 비율(상대적)이 아니라 REML에서 추정한 실제 분산입니다. 제곱근을 취하면 대상 간의 예상 표준 편차를 알 수 있습니다.
2. 일반적으로 가능한 경우 사이 및 이내 오류를 식별(및 추정)하는 것이 좋습니다. 분할 플롯 분석은 그러한 모델의 예입니다. 서로 다른 속도로 샘플링될 수 있는 두 가지 가변성 소스가 있습니다. (이 문제는 실험 단위의 무작위화 및 수준에 관한 것입니다.) 오류 항을 하나만 포함하면 추정치는 변경하기 어려운 요인의 제1종 오류를 부풀리고 요인의 제2종 오류를 부풀릴 수 있는 일종의 평균입니다. 요인을 변경하기 쉽습니다.
다양한 방법을 시도하는 것이 아니라 모델 용어 및 가정이 설계 및 데이터 수집 방식과 어떻게 일치하는지 이해하는 것이 중요합니다.
Re: JMP에서 Split Plot Design 예제에 대한 해석
