こんにちは @phil_kay
私と一緒にいくつかのデータを調べる時間を見つけることができるかどうか疑問に思っていました。
過去4回の試験から体重データを収集しました。
体重データには、自動と手動の2つのセットがあります。例：Autoこれは、24時間にわたって記録された平均体重です。手動–個別に重み付けされた鳥の平均体重です（手で計量）。
特定の年齢で体重の差異が見られるのは、体重の測定方法または年齢によるのか、あるいは鳥の数の重み付けによるのか、あるいは3つすべての要因によるのかを知りたいのですが。
ランダム効果としてペンとトライアルを使用し、固定効果として年齢/体重の種類/鳥の数として効果テストを実行します。
トライアルごとにデータを見たところ「ペン」の影響が大きいようですが、すべてのデータを組み合わせてもペンの影響はあまりありません（なぜそうなるのかわかりません）。
JMPコミュニティ（@mark_baily）のメンバーの1人が親切に分析してくれました（添付文書を見つけてください–ワードドキュメント）。
私はあなたがそれを調べて、これらのデータを処理するための最良の方法が何であるかを私に知らせたいと思っていました。
ありがとうございました
こんにちは @ミラ 。おそらく、すべての議論を元のスレッドに留めておくことをお勧めします。だから私はそこに返信します： 効果テスト
