progettazione di blocchi completamente randomizzati: come includere i blocchi in JMP?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ciao,
Diciamo che ho un campo di grano sperimentale in cui voglio studiare come i diversi trattamenti influenzano il mio PRODOTTO . I trattamenti sono:
1) ARATRO
A: aratura a 20 cm
B: aratura a 40 cm
C: nessuna aratura
2) FECONDAZIONE
1: 100 Kg/ha
0: nessuna fecondazione
Purtroppo il mio campo è inclinato, quindi devo aggiungere blocchi (I, II, III)
| Blocco I | A1 | B1 | C1 | A0 | B0 | C0 |
| Blocco II | B1 | A0 | A1 | B0 | C0 | C1 |
| Blocco III | C1 | B0 | C0 | A1 | A0 | B1 |
Se vado su "Adatta modello" e inserisco il mio RESA come Y e usa MACRO -> Fullfactorial con ARATRO E FECONDAZIONE Penso di poter ottenere risultati proprio come un disegno completamente randomizzato. Quindi la mia domanda è: Come includere i blocchi in Fit Model?
Forse dovrei usare "Adatta Y per X" (c'è l'opzione di blocco). Ma allora come includere il fattoriale completo?
Grazie,
Matteo
Re: progettazione di blocchi completamente randomizzati: come includere i blocchi in JMP?E se volessi utilizzare misure ripetute nel tempo all'interno dello stesso esperimento? Ad esempio, se volessi monitorare l'efflusso di CO2 ogni mese? Qualcuno ha qualche idea?
Re: progettazione di blocchi completamente randomizzati: come includere i blocchi in JMP?Grazie mille Lou. Questa è semplicemente un'eccellente spiegazione.
Re: progettazione di blocchi completamente randomizzati: come includere i blocchi in JMP?Consiglierei di utilizzare il design personalizzato.
Ho scelto rapidamente una categoria a tre livelli per l'aratro, una categoria a due livelli per il fertilizzante e poi ho scelto il blocco di dimensione 6
La simulazione di quell'esperimento dà questo risultato. (Ho dovuto reimpostare la griglia dei fattori per mostrare il blocco nel Prediction Profiler.
Spero che questo ti aiuti,
PS Forse potresti voler indagare utilizzando un disegno a trama divisa
Lou
