用於比較人口資料集中的樣本量和方法的選項我正在尋找比較 RCBD 人口資料集中的採樣大小和方法的選項。 此資料集來自一項動物地板圍欄研究（14 隻動物/圍欄=歐盟）。 體重和其他變數是從 100% 的歐盟收集的。
這個想法是查看資料集並評估選擇樣本的不同場景（隨機從筆中、隨機_#動物、巫術標準差、_#在標準差內；並比較之間的分析。
到目前為止，這是透過使用 Excel 模擬採樣方法（每次 5 次）並將子集匯出到 JMP 進行分析來實現的。
我確信有一種更好、更簡化的方法可以直接在 JMP 中實現這一目標，但我不知道該怎麼做。 任何幫助表示讚賞！自動化和腳本編寫視窗回覆：比較人口資料集中的樣本量和方法的選項標準 JMP 17回覆：比較人口資料集中的樣本量和方法的選項JMP 17 中的一項新功能可能會有所幫助。 請參閱設計探索者文件. 該分析基於線性迴歸的假設，而不是蒙特卡羅模擬。
回覆：比較人口資料集中的樣本量和方法的選項您使用的是哪個版本的 JMP（標準版或專業版）？
回覆：比較人口資料集中的樣本量和方法的選項感謝您提供的鏈接，我會看一下，看看它是否對我的情況有幫助！
回覆：比較人口資料集中的樣本量和方法的選項澄清：
1. RCBD--餵料和稱重
-- 固定效果 = Trt (4 Trts)
--隨機效果 = 阻止（13 次/Trt）
--Response = Live Weight -- 附加效能指標（儘管目前對這些不感興趣）
2.從所有欄的所有14隻動物收集資料並使用擬合模型-最小平方法平均值分析資料。
- 現在我想使用人口數據並做一些“假設”類型的場景。 假設我只從 1 隻動物/欄（隨機和/或在欄平均值的 SD 範圍內）或 6 隻動物/欄（隨機和/或在欄平均值的 SD 範圍內）收集 LW
- 我想比較這些假設場景之間的分析
3. 很抱歉，我不完全確定如何回應這個問題，但我會試試看。
- 我想了解動物數量（採樣）和採樣方法（隨機或筆平均值的 SD）如何影響檢測處理之間差異的能力；以及輸出的變化量。
4. 使用 Excel 將模擬（使用 2 種選擇方法選擇動物的差異編號）重複 5 次。
- 我們模擬這些場景的原因是因為可用於隨機/平均值 SD 內的動物/圍欄數量。選擇的數量小於實際的彈出/筆。
回覆：比較人口資料集中的樣本量和方法的選項首先，歡迎來到社區。 我必須承認，我並不完全理解你的處境。
1. 您正在使用 RCBD，您在區塊內操縱的因素是什麼？ 您建議如何處理區塊效應？ 固定效應還是隨機效應？
2.「抽樣規模和方法」是什麼意思？
3. 看來您混淆了 Pen 和 block。 我還可以說你的情況與抽樣相比與能源部更一致。 您可以根據假設嵌套多個層，以識別研究中的變異來源。
4. 我不確定模擬有何幫助，因為我不確定如何估計變異數。
需要知道的是：你想回答什麼問題？ 你有什麼假設？ 你在測量什麼？ 測量系統的充足程度如何？ 您的研究對真實人群的代表性如何？
回覆：比較人口資料集中的樣本量和方法的選項這可能不完全是您所要求的，但自訂設計器中的協變量因子可以為實驗選擇最佳樣本。 這是一個掌握 JMP 網路研討會（整個影片內容豐富，但從 48 分鐘左右開始專門討論了行子集化）。
