4つの異なる治療設計であるかのように2因子2レベル設計を分析するこんにちは！
このような場合になぜ異なる結果が表示されるのか不思議です。
ここに、名目回帰/ロジスティック回帰を使用して分析できる古典的な2因子2レベル要因計画があります。
分析によると、相互作用のみが重要です。
ただし、このデータを4つの因子A1、B1、C（A1 * B1）、D（A0 * B0）があるかのように変換すると、
次に、主な効果が重要であることがわかりますか？
これをどのように説明し、解釈できますか？
PS
データセットは添付ファイルにあります。 これらの結果は実際の実験によるものです。
DOERe：4つの異なる治療デザインであるかのように2因子2レベルのデザインを分析するあなたは本当に4つの要因を持っていません。 あなたの構築はモデルを過剰に指定しているので、JMPは最後の「因子」を任意にゼロにし、最初の3つが偏っていることを示します。
2つの2レベルの要因に相当するのは、4つの2レベルの要因ではなく、1つの4レベルの要因です。
Re：4つの異なる治療デザインであるかのように2因子2レベルのデザインを分析するはい、マークが言うように...あなたは4つの治療で3つの自由度を持っています。
