ブロックを使用した計画実験のモデル選択ブロックを使った実験から「最良の」モデルを選択する方法について質問を受けることがあります。 ブロックをランダム効果としてモデル化することをお勧めします。つまり、固定効果のみをサポートしているため、モデルの選択に段階的または一般化回帰パーソナリティを使用することはできません。
このビデオで私は話します：
- 実験をブロックする理由
- 固定効果とランダム効果
- REMLモデリング
- ランダム効果のあるモデル選択戦略
また、「実験の最適な設計：ケーススタディアプローチ」という本も、詳細と利用可能な無料の章のダウンロード。
データテーブルの例は、添付のJMPジャーナルから見つけることができます。
ご不明な点がございましたら、下記のコメント欄でお知らせください。
ランダム効果のあるモデル選択は、もう少し難しいです。
