こんにちは、私は物理的な雑草防除に関する農業研究を行っている大学院生です。 私の質問は、JMP Pro 16.0.0 (macOS) で実験間の年の影響を適切にテストする方法です。
私は、効果ツールの角度と有効性 (殺した雑草の割合) に対する間隔をテストする、完全な要因による完全にランダム化されたブロック デザイン実験を設計しました。 各実験は、4 つのブロック、3 つのツール角度、および 3 つのツール間隔で構成されます。 この実験は、2021 年と 2022 年に異なるフィールド (同じ農場) で再現されました。
私が構築したモデルを以下に示します。
年（変量効果）
ブロック[年] (ランダム効果)
年*ツール角度 (ランダム効果)
年*ツール間隔 (ランダム効果)
年*工具角度*工具間隔 (ランダム効果)
ツール角度 (固定効果)
ツール間隔 (固定効果)
ツール角度*ツール間隔 (固定効果)
これが正しいと言われました。 このモデルは雑誌の記事で見たことがありますが、学生や研究者が使用している他のモデルも見てきました。 他のモデルでは工具角度の影響が見られますが、上記のモデルでは工具角度の影響は見られません。 どちらが正しいか迷っています。 JMP で残差を保存すると、残差は年*工具角度*工具間隔 (ランダム効果) ?
もう 1 つの質問は、Wald p 値が有意でない場合 (REML 分散成分推定表のランダム効果の場合) は何を意味するのかということですが、[効果の詳細] タブ内でスチューデントの t 検定を実行すると、実験は次のようになります。統計的に違う？
どんな考えでも大歓迎です。
