分析2因子2級設計，就好像是4種不同的處理設計你好！
很好奇為什麼在這種情況下我們會看到不同的結果。
在這裡，我們有一個經典的2因子2級析因設計，可以使用標稱回歸/邏輯回歸進行分析。
分析表明，只有相互作用才有意義：
但是，如果我們將這個數據轉換為好像有四個因子A1，B1，C（A1 * B1），D（A0 * B0），
那麼我們會看到主要影響是重大的嗎？
我們如何解釋和解釋這一點？
聚苯乙烯
數據集在附件中。 這些結果來自真實的實驗。
美國能源部關於2因素2級設計，就好像是4種不同的治療設計一樣您實際上沒有四個因素。 您的構造過度指定了模型，因此JMP會將最後一個“因子”任意設置為零，並指出前三個有偏差。
等效於兩個兩個級別的因子將是一個四個級別的因子，而不是四個兩個級別的因子。
關於2因素2級設計，就好像是4種不同的治療設計一樣是的，正如Mark所說的……您在4種治療方式中擁有3個自由度。
關於2因素2級設計，就好像是4種不同的治療設計一樣對不起。
我已將文件更正為1因子4級。 現在，它表明A級（即因子A）很重要：
