みなさん、こんにちは
修士論文の範囲内で、混合ANOVAを分析する必要があります。 私はさまざまな表面状態での子供と大人の姿勢制御を研究しています。 テスト手順は次のとおりです。すべての参加者は、年齢グループ（16人の子供と17人の大人）に分けられ、難易度の異なる4つのバランスボードに立っていました。 年齢層と表面状態を固定効果として、参加者を変量効果として、混合ANOVAを選択しました。
仮定を確認すると、次の問題が発生しました。
1）残差は正規分布していませんでした。 データ（ログ）を変換することでこれは解決しましたが、結論の質についてはよくわかりません。 ANOVAが堅牢であり、これについてあまり心配しないことについて読んだことがありますが、そうですか？
（注：最初に、近似モデル（パーソナリティ：混合モデル）を実行してから、残差を保存しました。 その後、残差を分析して分布を調べました。）
2）等分散性をチェックすると、これも違反しているように見えました。 これをデータ（変換なし）でチェックすると、次のグラフが見つかりました。 私はこの仮定に違反していると結論付けました。
これをLog（data）（変換あり）でチェックすると、次のグラフが見つかりました。 これについてはよくわかりません... これは問題ないようですが、私はまだ変換について確信がありません。
そのため、現時点では、これらの仮定をどのように処理するかがわかりません。 変換に固執するか、別の修正を使用するか、それともANOVAの堅牢性に依存する必要がありますか？
これを手伝ってくれませんか。
前もって感謝します！
PS： 私はJMPと統計モデルを使用することにあまり自信がないので、かなり単純な言語を使用して返信するとよいでしょう。
@Sam_VH 、JMPコミュニティへようこそ！ 原則として、定量分析の前提条件を確認することをお勧めします。 これは、モデル、モデルがデータをどの程度適切に記述しているか、モデルが不十分でデータを適切に説明していない場合があることをよりよく理解するために行います。 データセットを添付しなかったので、データセットで何が起こっているのか推測する必要があります。 二乗和の分析を実行しているときに、基礎となるデータ分布に対してANOVAのある程度のロバスト性があることは事実です。 応答変数とは正確には何ですか？ 測定システムは一貫していますか？ 測定誤差を定量化しましたか？ 残念ながら、ほとんどすべてのデータセットでは、定量分析の前にデータをクレンジングする必要があります。 探すべきことがたくさんあります。 治療内のばらつき（年齢層内の個人）について、異常なデータポイントはありますか？ 変換はデータの不規則性を「クリーンアップ」できますが、変換されたデータを分析するため、解釈がより困難になります。 できることは、生データだけでなくさまざまな変換で分析を実行し、結果がどのように比較されるかを探すことです。 あなたは見つけるのですか同様すべての分析で重要な影響（pの実際の値を気にする必要はありません）？ もしそうなら、おそらく変換は重要ではありません。 それらが異なる場合は、その理由を理解するように努める必要があります。
に加えて@statmanの助けを借りて、モデルの代替変更を検討することもできます。 変換は十分に実証されたソリューションですが、応答の意味が変わります。 別の解決策は、分散もモデル化することです。 残差プロットを安定させる可能性のある効果を分散モデルに追加します（パターンを削除します）。
