Termes d'erreur incorrects dans un plan de parcelles diviséesDans JMP 17.0, je ne parviens pas à générer les degrés de liberté du dénominateur corrects pour tester le terme de parcelle entière, dans ce que je pense être une conception à parcelle divisée. La conception est la suivante (un simple fichier de données est joint) :
- 44 sites (parcelles entières), chacun avec deux sous-parcelles
- Sur l'ensemble des parcelles, 27 reçoivent le traitement T et 17 reçoivent le traitement UT
- Les sous-parcelles se voient attribuer le traitement B ou UB
J'ai essayé de structurer le modèle en utilisant à la fois des personnalités SLS et des modèles mixtes, en suivant les didacticiels JMP pour les conceptions en parcelles divisées.Les modèles produisent un dénominateur df de 42 pour tester les facteurs de sous-parcelle et de parcelle entière x sous-parcelle (ce qui semble approprié). Cependant, ils produisent les mêmes dfs pour tester le terme de l'intrigue entière, ce qui semble gonflé. Des conseils sur la question de savoir si et comment cela peut être modélisé sous forme de conception en parcelles divisées seraient appréciés.
Les données sont jointes.
Analyse et modélisation des données de baseRe : Termes d'erreur incorrects dans un plan de parcelle diviséeSalut @cbhalpern ,
Je suis un peu confus par la conception que vous proposez et par la définition que vous avez de l'intrigue entière et des sous-intrigues.
Si vous disposez de 44 sites et 44 parcelles entières, cela ne vous laisse aucun degré de liberté pour séparer l'effet fixe "Site" de l'effet aléatoire parcelle entière :
Il est recommandé d'ajouter au moins une parcelle entière, pour pouvoir différencier l'effet aléatoire de la parcelle entière et l'effet fixe du facteur « site ».
En recréant le même design avec vos facteurs et contraintes (44 parcelles entières, 88 exécutions), je suis capable de trouver un bon équilibre entre les exécutions avec traitement T et les exécutions avec traitement UT (44 chacune, par rapport à votre situation 27/17 , même si ce n'est pas une situation idéale puisque l'effet fixe "Site" et l'effet aléatoire de l'ensemble de l'intrigue ne peuvent pas être différenciés ici).
Aviez-vous des contraintes particulières liées aux sites qui pourraient expliquer ce scénario de déséquilibre ? Veuillez trouver ci-joint le design que j'ai recréé à partir de votre cas d'utilisation.
À propos du calcul des degrés de liberté pour les plans en split-plot, vous pouvez trouver plus d'informations ici : Conceptions à parcelles divisées (purdue.edu)
Pour une introduction aux conceptions SPlit-plot, vous pouvez consulter ce cours : https://online.stat.psu.edu/stat503/lesson/14/14.3
J'espère que cette réponse vous aidera,
Re : Termes d'erreur incorrects dans un plan de parcelle diviséeEn repensant simplement à votre conception, j'ai peut-être mal compris l'utilisation du « site » dans la conception.
Si « site » n'est qu'une parcelle entière (et non un facteur dans la conception), alors votre facteur « Mince (UT/T) » serait le facteur difficile à modifier, et « Brûler (UB/B) » un facteur facteur facile à changer (voir conception ci-jointe).
Je parviens toujours à avoir un design équilibré (avec 44 UT et 44 T, et 44 UB et 44 B, voir design ci-joint).
Et vous aurez 42 degrés de liberté pour le facteur Thin : vous avez 44 tracés entiers, moins 1 pour l'ordonnée à l'origine globale et vous avez aussi 1 degré de liberté utilisé pour estimer ce paramètre, donc 44-1-1 = 42 df
J'espère que cela t'aides,
Re : Termes d'erreur incorrects dans un plan de parcelle diviséeMerci pour votre réponse. J'ai hérité de la conception et des données. Malheureusement, ce n'est pas une conception équilibrée comme vous l'avez proposé.Les unités d'échantillonnage des brûlages (B et UB) sont imbriquées dans des unités T ou UT plus grandes. Ces derniers diffèrent en nombre (respectivement 27 et 17) et servent de parcelles entières (en essence de blocs) pour les premiers.
J'ai pu réaliser l'analyse en tant que modèle mixte, traitant le site comme un effet aléatoire (car les unités Burn sont imbriquées dans les sites) et traitant Thin, Burn et leur interaction comme des effets fixes. JMP utilise les termes d'erreur corrects pour tester les effets fixes (y compris l'effet Thin). J'ai vérifié cela en générant une moyenne pour chaque paire B-UB, puis en testant l'effet de Thin seul. Ce modèle plus simple a produit les mêmes statistiques F et P pour Thin que dans le modèle mixte. Encore merci d'avoir pris le temps de répondre.
