안녕하세요 JMP 사용자
나는 동물 종의 수정된 날개 크기(연속, 체중에 따른 날개 크기의 잔류)에 대한 성별(명목), 고도(명목) 및 위도(명목)의 영향을 평가하려고 합니다. 나는 이 특정 종이 나의 연구 지역에서 가파른 고도 기울기의 극단(낮고 높은)에 주로 분포되어 있다는 사실을 감안할 때 고도를 명목상의 요인으로 간주했습니다. 나는 또한 세 가지 주요 위도 수준(북쪽, 중앙 및 남쪽)에서만 개인을 샘플링했다는 사실을 감안할 때 위도를 명목상의 고정 요소로 고려했습니다.
이 분석을 위해 선형 혼합 모델을 사용하도록 제안되었습니다. 구체적으로 성별, 고도, 위도, 성별: 위도, 성별: 고도, 고도:위도를 고정 요인으로, 채집지(명목)를 랜덤 효과로 고려한다. 후자는 수집 사이트의 클러스터된 분포를 고려합니다. 그러나 수정된 날개 크기에도 불구하고 정규 분포를 따르지만 일부 위도/위도 그룹 간의 등분산성 가정을 위반하는 것으로 나타났습니다. jmp에서 선형 혼합 모델을 계속 사용할 수 있습니까? 그렇지 않다면 내 데이터를 분석하기 위해 어떤 다른 옵션을 추구할 수 있습니까?
당신의 친절한 관심에 미리 감사드립니다.
