分割プロット計画における誤った誤差項JMP 17.0 では、分割プロット計画だと思われるプロット全体の項をテストするための正しい分母の自由度を生成できません。 デザインは次のとおりです（簡単なデータファイルが添付されています）。
- 44 のサイト (プロット全体)、それぞれに 2 つのサブプロットがあります
- 全区画のうち、27 区画が T 処理を受け、17 区画が UT 処理を受ける
- サブプロットには処理 B または UB が割り当てられます
分割プロット設計の JMP チュートリアルに従って、SLS と混合モデルの両方のパーソナリティを使用してモデルを構築してみました。モデルは、サブプロットおよび全体プロット x サブプロット係数 (これが適切と思われます) をテストするために 42 の分母 df を生成します。 ただし、プロット全体の項をテストする場合は同じ dfs が生成されますが、これは誇張されているように見えます。 これを分割プロット計画としてモデル化できるかどうか、またどのようにモデル化できるかについてのアドバイスをいただければ幸いです。
データが添付されています。
基本的なデータ分析とモデリングRe: 分割プロット計画における誤った誤差項こんにちは@cbhalpern 、
あなたが提案したデザインと、プロット全体とサブプロットについての定義について少し混乱しています。
44 のサイトと 44 のプロット全体がある場合、固定効果「サイト」をランダムなプロット全体の効果から分離する自由度は残りません。
ランダムなプロット全体の効果と因子「サイト」からの固定効果を区別できるように、少なくとも 1 つのプロット全体を追加することをお勧めします。
因子と制約を使用して同じ計画を再作成すると (プロット全体 44、実行 88)、処理 T を使用した実行と処理 UT を使用した実行 (それぞれ 44、27/17 の状況と比較して) の良好なバランスを見つけることができました。たとえそれが理想的な状況ではなくても、「サイト」の固定効果とプロット全体のランダム効果をここで区別することはできません）。
この不均衡なシナリオを説明できるサイトに関する特定の制約はありましたか? あなたのユースケースから再作成したデザインを添付しましたのでご確認ください。
分割プロット計画の自由度の計算については、こちらで詳細をご覧いただけます。分割プロット計画 (purdue.edu)
SPlit-plot 計画の概要については、このコースを確認してください。 https://online.stat.psu.edu/stat503/lesson/14/14.3
この回答がお役に立てば幸いです、
Re: 分割プロット計画における誤った誤差項デザインをもう一度考えてみると、デザインにおける「サイト」の使用法を誤解しているのかもしれません。
「サイト」がプロット全体にすぎない (設計の要素ではない) 場合、要素「Thin (UT/T)」は変更が難しい要素となり、「Burn (UB/B)」は変更の難しい要素になります。簡単に変更できる要素 (添付のデザインを参照)。
まだバランスの取れたデザインを実現できます (44 UT と 44 T、および 44 UB と 44 B、添付のデザインを参照)。
そして、因子 Thin には 42 の自由度があります。プロット全体が 44 個あり、グローバル切片の 1 を引いたもので、このパラメータの推定に使用される自由度も 1 つあるため、44-1-1 = 42 df となります。
お役に立てれば、
Re: 分割プロット計画における誤った誤差項ご返答ありがとうございます。 デザインとデータを引き継ぎました。 残念ながら、あなたが提案したようなバランスのとれた設計ではありません。バーン サンプリング ユニット (B および UB) は、より大きな T または UT ユニット内にネストされます。 後者は数が異なり (それぞれ 27 と 17)、前者のプロット全体 (本質的にはブロック) として機能します。
サイトをランダム効果として扱い（バーン ユニットがサイト内にネストされているため）、シン、バーン、およびそれらの相互作用を固定効果として扱い、混合モデルとして分析を完了することができました。 JMP は、正しい誤差項を使用して固定効果 (Thin 効果を含む) をテストします。 各 B-UB ペアの平均を生成し、Thin 単独の効果をテストすることでこれを検証しました。 この単純なモデルでは、混合モデルと同じ Thin の F 統計と P 統計が生成されました。 ご回答いただきまして、重ねて御礼申し上げます。
