使用自定義設計的分割圖——建模術語混淆你好。 我使用的是 JMP Pro 15.2.1。
我正在做一個裂區設計，其中 X1 是我很難改變的因子，具有 3 個水平（整個圖），而 X2 是一個很難改變的因子，具有 3 個水平（子圖）。 每個整區中只能完成 X2 的三個水平中的兩個，因此我指定了 3 個整區和 6 個子區來實現該效果，其中難以更改的因素不能獨立於非常難以更改的因素而變化。
單擊“製作設計”後：
默認“擬合模型”對話框：
我很困惑為什麼 JMP 除了作為整體和子圖因子的 X1 和 X2 項之外，還在構造模型效應窗口中包含“整體圖”和“子圖”項。 這不是多餘的嗎？
實驗設計回复：使用自定義設計的分割圖——建模術語混淆一般來說，模型中的術語 WP 和 SP 旨在估計與設計中隨機化限制相關的誤差。在大多數情況下，要估計這些錯誤需要進行複制（至少對於 WP 而言）。通常，子圖因子可以獨立於 WP 因子而變化。我可能會將您的實驗視為使用 X1 和 X2 創建的 WP，然後由 X3 和 X4 創建的子圖。
回复：使用自定義設計的分割圖——建模術語混淆我想要一些能力來衡量 X2 的效果。 我擔心如果我製作一個結合 X1/X2 的 6 級因子，我將失去這樣做的任何能力。 因此是整個/次要情節的結構。 X3和X4是容易改變的因素，不需要約束。
回复：使用自定義設計的分割圖——建模術語混淆你好@gchesterton ,
您的設計是分割圖設計，因子 X2 嵌套在因子 X1 中： https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/factors.shtml#ww289141
由於您的因子 X1 和 X2 分別非常難以更改和難以更改，因此您對設計的隨機化產生了限制。 為了考慮因素的影響，模型中有固定效應 X1 和 X2，並考慮由於 X1（很難改變）和 X2（很難改變）而由隨機化限制產生的隨機效應），需要添加兩個隨機效應對於整個情節和子情節。這會將“& Random”附加到模型效果列表中的效果名稱（整個圖和子圖）。
有關具有隨機化限制的現有設計類型的更多信息： https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/designs-with-randomization-restrictions.shtml#ww693005
PS：請小心，正如錯誤消息所暗示的那樣，您將整個圖和因子 X1 完全混淆了（整個圖的變化也是 X1 的變化），因此您無法確定方差是否來自固定效應 X1 ，或由於隨機化限製而產生的隨機效應（整個圖，例如方差的變化取決於日期或一天中的時間段）。 如果可能，增加整塊地塊的數量以避免這種情況並解決此問題。
回复：使用自定義設計的分割圖——建模術語混淆謝謝維克多。 我的 VH2C 因素是位置，分為 3 個級別。 每個地點都有兩天的實驗。 我的 H2C 係數 X2 是這樣的，它在每個地點全天都是固定的。 但《X2》的關卡是在多個地點完成的。 例如，X2L1 是在兩個不同的位置完成的。 X2L2 在兩個不同的地點完成。 X2L3 在兩個位置完成。 由於 X2 的關卡是在多個位置完成的，因此我不認為它們是嵌套的。
回复：使用自定義設計的分割圖——建模術語混淆勝利者
參考我之前的帖子，這是概念上的設計。 X2 的每個水平在整個圖中表示兩次。 所以我不知道是否將其定義為嵌套因素或子圖。 看來我能夠通過指定 3 個完整圖、6 個子圖並且不允許子圖獨立於整個圖而變化來獲得我想要的設計表。
我同意我失去了解決 X1 影響的任何能力。 沒關係。
回复：使用自定義設計的分割圖——建模術語混淆我得到了你的設計和選擇，似乎正在檢查選項允許子圖獨立於整個圖而變化在這裡沒有什麼區別，因為子圖和整個圖的數量不足以為每個整個圖提供所有可能的 X2 水平：3 個整個圖需要 9 個子圖，每個完整圖包含 X2 的 3 個可能水平。
是的，根據您的配置，您將無法區分整個圖的隨機效應或 X1 的固定效應。 如果您對 X1 的固定效應不感興趣，為什麼將其保留在模型中？
然後，方差可以完全歸因於整個圖的隨機效應，這應該為您提供更多的能力來估計難以改變的因子 X2（對其他主效應 X3 和 X4 以及涉及“容易-更改”因子），以及減少設計中的別名（由於隨機化限製而導致 X1 和 X2 之間的相關性）並減少預測的平均方差。
回复：使用自定義設計的分割圖——建模術語混淆謝謝維克多。 我想你觸及了我最初的問題/困惑......為什麼我要把整個圖和 X1 都包含在我的模型中，因為我不關心 X1 並且它無論如何都與整個圖混淆。 那麼...我保留“整體繪圖和隨機”術語並刪除 X1？
我還有另一個問題，不想與第一個問題混淆：
我將隨機分配未知數量的操作員（此時）來在每個整個圖中進行運行。 每個情節中我可能有 4 個不同的操作員。 但我對此無法控制。 添加一個算子項作為隨機效應？ 我對操作員效應不感興趣，只對 X2、X3 和 X4 的功率最大化感興趣。
回复：使用自定義設計的分割圖——建模術語混淆@gchesterton從模型中刪除 X1 並保留“整體圖和隨機”意味著您可以在模型中解釋整個圖之間響應方差的變化（整個圖的隨機效應），但不能解釋響應平均值的變化（ X1水平之間的截距）。
因此，根據您的結果，它可能有效，也可能無效，我建議嘗試不同的建模方法（使用 X1，不使用 X1，並評估每種情況下整個圖隨機效應解釋了多少方差）以選擇最合理的模型一。
如果您通過隨機效應考慮可能的方差來源，這有助於最大限度地提高您檢測因子的顯著固定效應的能力，因為實驗方差的一部分將由隨機效應（不使用任何自由度，所以你的 DF 只被你的固定效果使用）。
回复：使用自定義設計的分割圖——建模術語混淆再次感謝@Victor_G 。 這就說得通了。 您最後的評論是否暗示我應該包括操作員的隨機效應項？ 我們會隨機分配操作員，但我事先不知道會有多少人。
格雷格
回复：使用自定義設計的分割圖——建模術語混淆嗨格雷格，
如果可能，您可以添加一列，其中包含隨機塊效應的所有列屬性，以便考慮模型中的運算符（作為隨機效應），並使用運算符分配中的值填充該列。
此設置可能不是最佳的，因為實驗不會在運算符塊內隨機化（並且運算符塊可能不相似），但它可以幫助減少未歸因的實驗方差。
同樣，嘗試這兩種分析（有或沒有此算子隨機效應）可以幫助您找出哪個模型確實有意義並且最適合您的主題。
