Hallo,
In unseren Studien verwenden wir immer mehrere Spender und wir wissen, dass es bei den Spendern Unterschiede gibt. Können wir y an x anpassen und „Spender“ zum Blockieren auswählen?
Danke.
Es scheint, als wollten Sie einen Effekt in Ihrem Modell als "Block" -Effekt behandeln ... das ist ein Spender. Ob ein Effekt als „Block“ behandelt wird oder nicht, hängt davon ab, wie die Daten in Bezug auf das experimentelle Design gesammelt wurden. Wenn „Spender“ in Bezug auf das experimentelle Design als Blockierungsfaktor behandelt wurde, können Sie diesen Effekt in das Modell auf eine Weise integrieren, die für die Art und Weise, wie das Design konstruiert wurde, angemessen ist. Hier ist ein JMP On Demand-Video, das Sie möglicherweise informativ zum Blockieren und DOE finden.
Blockieren in DOE mit JMP
Und im Allgemeinen würde ich für Ihre Modellierungsarbeit bei der Fit Model-Plattform bleiben ... nicht Fit Y by X für die Einbeziehung von Blockeffekten in ein Modell.
