2元配置分散分析でレプリケーションを指定するにはどうすればよいですか?私は Google スプレッドシートから来ており、 XLMiner 分析ツールパックアドオン。 二元配置分散分析 WITH レプリケーションを使用して得られる結果は、JMP から得られる結果とは異なります。
JMP では、「モデルの適合」をクリックし、応答変数を入力し、両方の因子を選択してから、「完全階乗」マクロをクリックします。 XLMiner では、データ範囲を入力として入力し、30 のレプリケーションを指定するだけです。
2 つの独立した順序変数があります。要求そして浸透、それぞれ 3 レベルと 5 レベルです。 したがって、サンプルは 15 個あります。 各サンプルは 30 回実行され、データセットには合計 450 行が含まれます。 繰り返しは列タイトルで追跡されます。走る、範囲は 0 ～ 29 です。 これら 2 つの要因が独立変数に及ぼす影響を分析したいのですが、移動時間。
二元配置分散分析を作成するときに、サンプルごとの行数を指定するオプションが表示されません。 これが愚かな質問であるかどうかはわかりませんが、繰り返しを指定する必要があるのでしょうか、これは自動的に行われるのでしょうか、それとも何らかの方法でデータテーブルを変換する必要があるのでしょうか?
後者であれば、データ構造を変換する方法について明確な指示をいただければ幸いです。 現在、4 つの名前付き列があります。要求、浸透、移動時間、 そして走るここで、各行は単一の独立した測定値を表します。
消費者および市場調査実験計画法マスカスタマイゼーション品質およびプロセスエンジニアリング結果の共有と伝達Re: 2元配置分散分析でレプリケーションを指定するにはどうすればよいですか?また、残差プロットとてこ比プロットで、残りのデータよりも上にデータの塊があることも指摘したいと思います。 また、JMP データ テーブル内のデータを調べて、それが Excel から正しくコピーされたことを確認することをお勧めします。 現時点では、残差プロットに見られる追加の変数は、固定効果が重要でないように見えるようにするのに十分です。
また、浸透は連続的な要因として定量的に扱われるべきであるという意見にも同意します。 データの問題があっても、ほぼ直線的に見えるため、必要なレベルは 2 つまたは 3 つだけであり、実行の負担が軽減されます。
Re: 2元配置分散分析でレプリケーションを指定するにはどうすればよいですか?コミュニティへようこそ。 この研究と応答変数が何であるかをよりよく理解していないため、私からはほんの少しの情報しか提供できません。 次のような考え/質問があります。
1. なぜ「因数」は序数なのでしょうか? 序数:
https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/?os=mac&source=application#page/jmp/ordinal-factors.shtml
2. データテーブルが正しく設定されているかどうかがわかりません。また、因子名が異なる以外に、XLMiner でどのように設定されたのかもわかりません。
3. JMP 出力を見ると、残差はモデルに問題があることを示しています。 2 つの異なる誤差分布があるように見えます (研究の途中で何かが変更されたなど)。 このモデルは、研究における変動の最大 10% のみを説明しています。
Re: 2元配置分散分析でレプリケーションを指定するにはどうすればよいですか?ご覧のとおり、浸透係数は JMP では有意ではないと考えられ、XLMiner では有意であるとみなされ、p 値はそれぞれ 0.71 と 0.048 です。
どちらのツールでも同じデータですが、最初の行を次のようにして、Google スプレッドシートのバージョンを行列のように再形成する必要がありました。要求最初の列は次のようになります浸透、およびすべての内部値は次のようになります移動時間。
Re: 2元配置分散分析でレプリケーションを指定するにはどうすればよいですか?レプリケートを指定する必要はありません。 これらは、線形回帰の仮定に基づいて誤差分散を推定するために自動的に使用されます。 モデルに「Run」を項として含めないでください。
比較のために、JMP Fit Least Squares ウィンドウの写真と XLMiner Analysis Toolpak ワークシートの写真を共有していただけますか? XLMiner の「レプリケーションを使用した 2 元配置分散分析」が何を意味するのかわかりません。 レプリケーションなしでは ANOVA を実行できません。
用語：
15回の治療があります。 各処理を 30 回観察し、450 回の実行または観察を行います。
