時間を要因とするモデルの作成こんにちは、
さまざまな細胞培養フラスコについて、フィードのタイミングと収穫のタイミング（収穫は培養期間の終わりまたは実験の終わりとして定義されます）を調べる実験を実行しています。DoEを設計するとき、収穫のタイミングにより、自分の状態を少し「チート」できることがわかります。14日目と15日目に収穫する場合の生存率（いわば細胞の健康）を調べているとします。実験を実行すると、実際にD14の小さなサンプルを「収穫」して、両方の時点（14日目と15日目）で各条件を分析できます。これにより、条件の数を節約できますが、JMPが各条件を個別に分析するときに（特定の独立したイベントではなく）特定の仮定を破ることがあります。DoEを作成しようとすると、JMPは2つの時点で同じ条件を分析するのではなく、D14とD15の収穫に対して別々の条件を設定することを本当に示唆しています。
この方法の欠点は何ですか？時系列分析と呼ばれるものがあることは知っていますが、それを使用したことはなく、この場合は2つの時点のみを調べています。
ありがとうございました
再：時間を要因とするモデルの作成問題はタイミングではなくランダム化です。あなたがしていることは間違っていません。あなたがしていることは異なります。JMPは、実験を設計するときとデータを分析するときに、その違いについて知る必要があります。
その理由は、デフォルトでは、JMPは各実行の間に各要素をリセットすると想定しているためです。常に最初からやり直します。あなたの場合、2つの時点での結果は同じ開始点を持ちました。それらは相関しています。その相関関係が考慮されない場合、タイプIエラーとタイプIIエラーの両方がより多く発生する可能性があります。
答えは、要因の定義を「変更しにくい」ように変更することです。次に、「全体プロット」の数を定義できます。あなたの場合、半分の頻度でランダム化しています（つまり、各条件から1組の時点を取得します）ので、nが実行数であるプロット全体の数にn / 2を入力します。
JMPは、分析が正しいように情報をデータテーブルに自動的に保存します。
再：時間を要因とするモデルの作成Markの提案（これを分割プロット設計として非常に有用なアプリケーションとして扱うことです）に加えて、これらの2つのメジャーを処理の組み合わせ内で繰り返しとして扱うこともできます。 繰り返しは、治療の組み合わせの平均と分散を推定するために使用できます。 これらのYはそれぞれ独立して分析できます。また、定量分析（NID（0、variance）の仮定）の解釈に注意を払う限り、2つのYとしてそれらを処理しても問題はありません。 それらがどの程度相関しているかを確認します（多変量解析）。
