再：二元配置分散分析を実行する必要があります（そのためのデータがあります）が、分散分析出力が得られません。モデルを過剰指定しています。 これにより、特異点の詳細が表示されます。実際のデータセットまたはデータセットの残りの部分にいくつかの偽の番号を添付すると、適切なモデルが作成されます。 余談ですが、データを収集する前に、調査するモデルを知っておく必要があります。
再：二元配置分散分析を実行する必要があります（そのためのデータがあります）が、分散分析出力が得られません。ご協力いただきありがとうございます！私は実験計画をクリアしましたが、当時の統計については、統計モデルがどうなるのかさえ知るには十分ではありませんでした。大きなデータセットと圧縮されたデータセットを添付しました。圧縮されたデータセットの最初の3列は、テストしたい列です。圧縮されたデータセットの他の列は、最初の3つの列の内訳（または同じデータをパーセンテージに分割）です。
二元配置分散分析を実行する必要があります（そのためのデータがあります）が、分散分析出力が得られません。発芽時の種ごとの濃度をテストするには、二元配置分散分析を実行する必要があります。双方向ANOVAチュートリアルのビデオと非常によく似たデータとデータ配置がありますが、出力は不可解です。以下の出力を添付しました。これを実行する方法についてのアドバイスは大歓迎です！
データセットが表す限りでは、4つの濃度（1.87g、3.75g、7.5g、および15g / 25ml）の8つの草種からの抽出物と総発芽があります。種による発芽への影響を調べたい。
分析データ表DOE再：二元配置分散分析を実行する必要があります（そのためのデータがあります）が、分散分析出力が得られません。「統計モデル」は、応答変数と入力変数の間の関係を記述するいくつかの多項式（たとえば、Y = f（x））の形式の数学方程式です。 通常、モデルを記述し、モデルをテストするためのデータを収集します。
データセットの圧縮バージョンを添付し、2つのフィットモデルスクリプトを追加しました。 カテゴリー（名義）の変数が1つあり、連続または名義として処理できる変数が1つあります。 2番目の変数を連続変数と名義変数の両方として扱うために、適合モデルを保存しました。 関連する分散分析表が表示されます。
