合并来自两个试验的数据你好，
请给我建议来分析以下数据集。 在一项试验中，向动物提供不同形式（圆形与方形）和浓度（100%、80%、60%）的饲料。 这进行了两次试验（试验 1 和试验 2 - 两次试验之间的一切都保持相似）。 动物被关在围栏中，因此每个性能参数（体重等）均按围栏平均值测量。
我想结合试验 1 和试验 2 的结果并确定以下方面的影响：
审判
饲料形式
进料浓度
治疗
年龄
笔
请有人建议是否应将 Pen 和 Trial 视为随机效果？ 我最感兴趣的是我强调的三种效果。 我已经尝试运行分析，但到目前为止我的输出没有多大意义，因此我们将不胜感激 - 我有 JMP，而不是 JMP Pro。
@Phil_凯
谢谢
阿比
回复：合并来自两个试验的数据有趣的是，当这些分析开始时，总是有未报告的信息......请记住，什么分析工具，你可以回答什么问题，你可以得出什么结论，你推断结果的能力等等。一切都取决于如何你得到了数据！
32 个鸟类样本是每个围栏内鸟类的随机样本。 随着时间的推移，您实际上并没有跟踪同一组鸟类。 您的测量系统精确稳定吗？ 您是否曾不止一次测量过同一只同龄的鸟？
首先，我会确定您在响应变量中看到的变化是否具有实际意义。 然后我会对多个 Y 进行多变量分析。 您是否期望任何 Y 相关（或不相关）？ 为什么？
权重与 1 高度相关。 采食量，2。 燃料消耗率 3。 体重增加和 4。 均匀性虽然数据中的某些模式很有趣。
按列颜色/标记：年龄暴露了关系受年龄的显着影响。
按年龄进行多变量分析，可能更有见地。 年龄 = 7 的示例
散点图矩阵
注意上面的体重和采食量之间几乎没有关系。 Weight 和 FCR 现在是负相关的。
我知道你测试了 3 个级别的注意力，但不知道你为什么这样做？ 与形式相比，您拥有更多关于专注的信息。 不是坏事，只是需要意识到研究是有偏见的。
您确实有一些试验与试验的差异（特别是关于治疗范围内的差异）。 你说试验“一切都保持相同”。 这当然是不可能的。 关键是了解试验之间发生了什么变化。 我认为您应该将试验视为分析中的一个障碍。 由于我们不知道试验之间发生了什么变化，因此在模型中为其分配随机效应。 由于您可能知道鸟类会随着年龄的增长而体重增加，因此问题是这些因素（浓度和形态）如何影响性能（Y's）。 如果您有一些历史数据：体重与年龄的关系，您也许可以查看“历史”效果和治疗效果之间的差值。 您或许可以查看体重增加率（直线的斜率）。 此外，随着鸟类年龄的增长，效果似乎也有所不同。
我会尝试按年龄拟合模型。
回复：合并来自两个试验的数据你好，
感谢您的回复。
每栏有 318 只动物，每周每栏称重 32 只鸡。 这给出了体重“重量”列。
我要检验的假设是：
饲料形式（圆形与方形）是否影响生产性能（体重、饲料转化率、均匀度、增重和采食量）。
进料浓度是否影响性能（如上所述）。
有 3 个浓度级别，因为应用了三个不同的级别（100%、80% 和 60%）。 总共有6个治疗：
1. 100%浓缩圆粒
2. 100%浓度方形颗粒
3. 80%浓度圆粒
4. 80%浓度方形颗粒
5. 60%浓度圆粒
6. 60%浓度方粒
同样的试验重复了两次，使用这个设置——一切都保持一致。 我想测量的是饲料形式和浓度对两个试验综合的家禽生产性能的影响，同时考虑试验之间的差异。 我想知道这些因素是否会影响性能，如果会，那么发生这种情况的年龄。
谢谢，
阿比
回复：合并来自两个试验的数据Abbie，我看不出有任何实际意义吗？ 增重多少有科学价值？ 我没有看到标题为体重的列，所以我假设列重量是体重？
我真的不确定您要回答什么问题或要调查什么假设。 不知道你是怎么称体重的？ 我似乎记得你是在平均每支笔的重量......如果你要计算平均值，你还应该考虑笔内的变化。 不确定平均值是否合适？ 每只围栏有多少只动物？ 如果你有一只非常大的动物而其余的都很小怎么办，那么平均值不是集中趋势的合适衡量标准。
我的一些想法：
1. 动物会随着年龄的增长而增加体重，这似乎是合理的。 预计体重增加量是多少？ 或者，随着年龄的增长，历史上的体重增加量是多少？
2. 那么你的问题是：饲料的浓度或形式是否会影响增重（超过“正常”增重）？
绘制数据是一个很好的开始方式。 我附上了一张简单的图表，显示了按试验和年龄划分的重量，用钢笔编码。
按试验分开的体重与年龄（天）
显然你有笔对笔的变化（这里可能有一个系统的模式）。
查看该变化（在处理范围内，不受浓度或形式的影响）
治疗期间体重的R
如此明显的年龄差异和笔对笔差异。 由于你所操纵的因素，专注力和形式，看起来并不多。 这可能是由于这些因素的水平设置（不确定为什么选择 3 个浓度水平，除非您预测了一些非线性效应）或者它们没有影响。
您可以按年龄进行拟合模型以消除这种巨大影响。
回复：合并来自两个试验的数据谢谢@statman @丹普
我附上了 JMP 文件，并进行了建议的更改。
我已经运行了一个混合模型，其中 Trial 和 Pen 作为随机效应，然后在数据上运行 Form、Concentration、Age、Form x Age 和 Concentration x Age。 每个其他参数（均匀性、FCR 等）都是一个响应变量。
我已经在体重数据上运行了这个，现在分析对我来说很有意义。 我对体重的解释是否正确：
除了 Age x Form 之外，所有事物都有显着影响。 在这两个随机效果中，“笔”有显着效果，但“试用”没有。
我的分析是否正确，这是采取的正确方法，而不是重复测量分析吗？ 你有什么进一步的分析可以推荐吗？
谢谢
阿比
回复：合并来自两个试验的数据呼应丹，你为什么不附上 JMP 文件？ 在您的 excel 文件中，有许多列未按您的简要说明定义。 您应该定义每一列（如果它是 x 或 ay）。 对于每个响应变量，您需要提供从科学角度（实际意义）来看指标的变化有多大。
在那之后，我们很乐意去看看。
回复：合并来自两个试验的数据在对您的问题发表我的意见之前，我在快速查看您的数据时注意到了一些事情。
首先，将您的数据导入 JMP！ Excel 文件很好，但 JMP 文件更好，尤其是在分析方面！ 
我注意到您有超过 2 种形式的提要。 您还有 PRILL 和 POWDER。 这些看起来像是“附加”类型的试验，这意味着它们不是原始设计的一部分。 我假设您将从表格中删除这些行，因为无论如何这些表格上的数据都不多。
一旦去除了颗粒和粉末，就不需要您的治疗柱了。 它是浓度和形式的结合。 因此，仅使用定力和形式会使治疗变得多余且不需要。
随机效应是一种效应，其中级别的选择是从较大的集合中随机选择的。 在我看来，Pen 是随机的。 你有大量的笔可供选择，用于这些试验的笔是随机选择的。
试用对我来说也像是一种随机效应。 你当然可以做更多的路线，所以你跑的两条路线是从更大的路线中选出的。
你说你的分析没有意义。 如果您将 JMP 文件与您的分析一起提供，并就您不理解的内容提出更具体的问题，社区将更有能力为您提供帮助。
回复：合并来自两个试验的数据抱歉 - 附加了错误的文件。 请改用这个。
非常感谢，
阿比
