效果测试大家好，
我一直想知道是否有人可以帮助我阅读以下拟合模型/效果测试的结果
基本上，我有一组来自最近 3 次试验的数据，我想知道称量方法之间是否有任何区别。 目前我在不同年龄使用自动秤和手动秤。 因此，我使用年龄和称重类型作为影响体重结果的因素。 我想知道这两个称重器之间的差异是否是由于使用的称重器类型所致。
谢谢！
试验 1
效果测试 | 参数 | 东风 | 平方和 | F比率 | 概率 > F |
称重类型 | 1 | 1 | 0.5328 | 1.3884 | 0.2399 |
年龄（周） | 6 | 6 | 5364.0025 | 2329.370 | <.0001* |
称量器类型*年龄（周） | 6 | 6 | 5.6173 | 2.4394 | 0.0264 * |
试验二：
效果测试 | 参数 | 东风 | 平方和 | F比率 | 概率 > F |
称重类型 | 1 | 1 | 0.691 | 6.0384 | 0.0145* |
年龄（周） | 8 | 8 | 11195.978 | 12237.44 | <.0001* |
称量器类型*年龄（周） | 8 | 8 | 5.641 | 6.1657 | <.0001* |
试验 3：
效果测试 | 参数 | 东风 | 平方和 | F比率 | 概率 > F |
称重类型 | 1 | 1 | 0.0290 | 0.2056 | 0.6506 |
年龄（周） | 7 | 7 | 8635.3296 | 8733.892 | <.0001* |
称量器类型*年龄（周） | 7 | 7 | 4.7245 | 4.7785 | <.0001* |
回复：效果测试嗨，米莱娜，
只需从我们的电子邮件交流中添加，即可在此处进行讨论：
基本上，我的项目的目的是确定自动称重系统是否可以完全或可能在某些年龄（？）
- 因此，您需要指定您对“称量器类型”的影响以及“称量器类型”和“年龄”之间的交互影响感兴趣。
- 如果“称量器类型”因素很重要，则测量系统之间存在差异
- 如果另外交互因素是显着的，那么差异会随着鸟类的年龄而变化。
- 还要考虑到@Mark_Bailey关于“年龄”二次效应的“年龄”的重点。
以及哪个系统更准确自动或手动（？）。 如何去除数据中的“噪音”。
- 这是您无法回答的问题，因为您没有黄金标准衡量标准，即围栏中鸟类重量的准确值。 你有三个测量系统，但每一个都是所有鸟类真实重量的近似值（黄金标准测量）。
- 如果您有黄金标准度量，您可以计算它与度量系统之间的差异并将其用作结果。
我认为有些领域起着关键作用：
鸡只数量（6 周时：140 只鸡/栏手动称重，8 至 20 周每栏只有 50 只鸡）。 而 Auto 给出的平均时间超过 24 小时，并且有可能同一只鸡被多次称重
- 你不能把它作为一个因素来测试，“不。自动称重的鸟类数量”是随机的，手动是在试验中控制的。 不幸的是，这也意味着“称量器类型”和“年龄”因素将描述由这种变化引起的可变性，而不是测量系统在鸡群年龄上的有效性。
称重和校准的准确性，尽管两者都使用校准砝码进行校准，但存在一些差异。 例如，在称重之前我做了 10 公斤检查，所以我记录了 10 个 10 公斤的读数，其中一些读数超出了 -/+ 10 克的可接受范围
- 在本研究中使用它们之前，您需要确保所有称量器都是准确的。 这可能是为什么有些钢笔（2、6、9、13 和 19）与其他钢笔有显着差异？ 他们都有单独的称重吗？ 看@statman对测量系统分析的回应。
我想知道可以做哪些分析来回答一个问题：为什么在某些试验中，某些年龄的这些因素是至关重要的，而在其他试验中则不是（？）（请找到随附的 JMP 表格和带有结果的幻灯片）。
- 一般经验法则，更多数据意味着检测效果的能力更强，始终使用尽可能多的数据。
此外，我一直在尝试基于单一试验为我的同事进行类似的分析，其中钢笔被视为随机效应，称重器的年龄和类型被视为固定效应。 但是，分析的结果与菲尔斯的不同，所以我认为我做错了什么。 请找到名为“broiler Trial 54”的附件
- 我不认为 Pen 是随机效应，您似乎有 20 支笔用于所有试验？ 如果是这样，则将其保留为固定效果。 例如，如果您从可能的 100 支笔中随机选择 20 支，那么这是随机效应。
有了这些评论和来自@Mark_Bailey , @Phil_Kay和@statman以上，这不是您目前可以推断的分析。
回复：自动与手动称重 - 效果测试回复这个帖子：效果测试自动与手动
"当我查看每个试验的数据时，“笔”似乎有显着效果，但是当我将所有数据结合起来时，笔没有显着效果（我不明白为什么会这样？）
JMP 社区的一位成员 (@mark_baily) 为我做了一些分析（请参阅附件 - word 文档），但我还是不完全理解。
我一直想知道你是否可以调查一下，让我知道处理这些数据的最佳方法是什么。 "
首先，最好不要在同一个话题上开新帖。 对于所有想帮助你的人来说，这只会让你感到困惑。 对于任何试图理解这一点以帮助他们解决问题的人。
其次，请附上JMP数据表。 您可以像附加 .xslx 文件一样附加 jmp 文件。
我已附加您作为 JMP 表共享的数据。
表中有 2 个模型脚本：1 个用于所有试验的模型（试验是随机效应），1 个用于每个试验的单独模型。
是的，在这两种数据建模方式中，不同的事情很重要。 这并不罕见。 一个简单的解释是，对于特定的试验，当你查看所有试验时，可能会有一个重要的差异。
就个人而言，我认为首先绘制数据是一个非常好的主意，如果只是为了检查质量。 你做过吗？
我发现这个情节信息丰富（脚本也在表格中）。 例如，试验 5 和 16-17 岁的数据看起来值得研究。
问候，
菲尔
回复：自动与手动称重 - 效果测试你好，
谢谢你的建议。
老实说，我不知道如何上传 JMP 表。 因此，我上传了 excel 电子表格。
我一直计划检查自动和手动重量之间的差异何时变得显着（如果它在某些年龄或可能全面）。
另外，我想确定这些差异是否是由于称重方法（？）或者可能是由于被称重的鸟的数量（自动会记录更多的鸟，但我知道同一只鸟可能会被称重几个次，当使用手动称重时，每只鸟都会称重一次。 更重要的是，更少的鸟在生命的后期热衷于使用自动秤）
如前所述，鸟类数量存在差异。 目前我们的试验是基于手动重量（20% 的笔被加重），但我们希望摆脱这种方法并能够在自动上进行中继。 因此，我试图弄清楚如何呈现数据来回答我们是否可以依赖 Auto 的问题。
回复：自动与手动称重 - 效果测试您还没有在您的 Excel 表中确定“试验”？ 什么是审判？ 我试图根据年龄的重复测量来弄清楚试验是什么，但是当我查看那个模式时，我发现了 7 个试验？
准确度是“与真实值的平均偏差”。 这通常用于校准目的。 您无法使用此数据集回答准确性问题。 也许您对精度感兴趣？ 您没有任何记录表明同一只鸟是否被多次称重。 为了评估设备的精度（可重复性），您需要在同一设备上对同一只鸟进行两次测量（同样是在很短的时间内，而不是不同的年龄）。 为了评估精确再现性，您需要在短时间内在两个设备上测量同一只鸟。 数据集中没有这方面的记录，因此您无法回答有关测量系统精度的问题。
唯一记录的 Y 是我的猜测，平均体重。 每当您对多个度量进行平均时，了解各个值的变化和分布非常重要。 如果有“特殊原因”数据点，它们可能会扭曲平均值。 如果分布严重不正常，则平均值可能不是集中趋势的不适当度量。
您在 6 周时没有任何自动称重数据。 称重的鸡只数量与称重器类型混淆（手动始终为 50，自动为随机数）。 您的背景信息令人困惑：
" 6 周龄 140 只鸡/栏和 8 周后 50 只鸡/栏称重"
“每栏最多 6 周龄 700 只鸟”
也许您应该根据鸟类的数量对数据进行标准化？
正如 Mark 所建议的，您应该更好地了解测量系统研究。 我推荐阅读：
Wheeler, Donald 和 Lyday, Richard “评估测量过程” SPC 出版社 (ISBN 0-945320-06-0)
我附上了一个简单的数据图表。 在没有进一步了解的情况下进行额外分析还为时过早。
回复：自动与手动称重 - 效果测试我导入了您的工作簿并更改了 JMP 中的一些数据列属性。
我使用分区模型来评估重要变量。 年龄是迄今为止最重要的变量。
我使用所有变量作为体重线性回归模型中的预测变量。 我将试验和笔视为随机效应，其余的则视为固定效应。 下面是初步分析：
随机效应的方差分量分析表明，试验或笔之间没有显着影响（差异）。 年龄表现出非线性效应。 称重器的类型和称重的鸡只数量之间存在差异。
该图显示了模型的预测性能：
我还检查了残差以寻找数据或模型假设的问题。
您可以从细节中看到，模型中对于最低体重仍然存在一些偏差。 在范围的中间还有一组权重，它们与其他相邻的权重不同。
我假设数据是按照它们生成的顺序记录的。 如果是这样，那么仍有模式需要研究。 我按试验着色并按称量器类型标记。
回复：自动与手动称重 - 效果测试为什么不在 JMP 数据表中提供数据？
在这项研究开始时，您的分析计划是什么？
请参见帮助 > JMP 文档库 > 质量和生产力指南 > 测量系统分析章节有关使用 JMP 确定测量精度的课程。
自动与手动称重 - 效果测试你好，
我已将数据附加到 excel 文件中。
我收集了最近 4 次试验（自动和手动称重）的所有体重数据。
我想知道自动和手动在某些年龄段看到的差异是否是由于称重方法或被称重的鸟类数量或其他因素。
另外，我想知道自动称重是否比手动称重更准确，因为更多的鸡被称重，但在试验结束时（16 -20 周）使用自动秤的鸡更少，或者相反.
我一直在想，是否应该在模型中使用笔号作为随机因素（？）
背景：
- 使用手动称重器对 6 周龄 140 只鸡/栏和 8 周后 50 只鸡/栏进行称重。 同时，自动称重记录的重量比手动称重（Excel 电子表格中的数据）
- 每栏有多达 6 周龄的 700 只鸡； 8 至 14 周：230 只鸡/栏和 14 至 20 周：176 只鸡/栏
- 总共有20支笔
我将不胜感激任何建议或解决方案。
非常感谢您提前。
回复：效果测试米拉，
如果您附上数据表，我们可以看看编写正确的模型进行分析。
回复：效果测试什么是“审判”？ 为什么要单独分析每个试验，而不是将试验组合成一个数据集进行分析？
效果检验是零假设的假设检验，即没有效果。 也就是说，参数估计值为零。 该检验通过两次估计均方和来进行。 第一个估计值（均方误差）与任何影响无关。 第二个估计（均方和模型）包括效应的贡献。 这两个估计的比率（ F ratio) 在没有影响时接近 1。 当有影响时，该比率大于 1。 关于显着影响的结论通常通过在测试前确定 ɑ 然后比较p - 价值F比例到这个水平。 一个常见但并不总是合适的， ɑ = 0.05 并且 JMP 假定该级别的格式为p -价值观。
如果我使用ɑ = 0.05，我得出结论：
- 没有称量器类型的影响，
- 有年龄的影响，
- 但年龄对两种称量器的影响并不相同。
请参见帮助 > JMP 文档库 > 拟合线性模型指南 >第 3 章：标准最小二乘报告和选项.
