Quadrato latino con dati ordinaliÈ possibile analizzare il seguente esperimento in JMP? Se é cosi, come?
Domande sperimentali: 1) Alcuni trattamenti hanno ridotto la gravità o la morte delle malattie delle piante rispetto al controllo non trattato? 2) Alcuni trattamenti hanno ritardato l'insorgenza della malattia rispetto al controllo non trattato?
-Testato 4 trattamenti su un patogeno vegetale rispetto a un controllo non trattato
-Progettazione sperimentale: quadrato latino 5x5
-Assegnato un punteggio di gravità della malattia pari a 0, 1, 2, 3 o 4 (dove 0 non presentava sintomi della malattia e 4 era morto; sono stati forniti solo numeri interi)
-La gravità della malattia è stata valutata ogni 7 giorni durante l'esperimento.
A meno che non mi sbagli, righe e colonne dovrebbero essere assegnate come variabili casuali per questa analisi (per tenere conto della variazione dei nutrienti del suolo). Tuttavia, ho bisogno di aiuto per trovare una personalità che supporti variabili casuali quando si utilizzano dati di punteggio ordinali. Inoltre, i trattamenti possono essere paragonati al controllo non trattato in un disegno quadrato latino? Qualche consiglio?
Modellazione statistica avanzataAnalisi e modellazione dei dati di baseMac OSRe: quadrato latino con dati ordinaliCIAO @StatlearnR ,
Non sono del tutto sicuro del design che hai utilizzato (un datatable sarebbe stato più facile da capire), ma potresti trovare risposte utili a domande simili qui:
Come analizzare un disegno quadrato latino 4x4?
Analizza i quadrati latini utilizzando JMP
Ripetuto randomizzato 4 per 4 quadrato latino
Sembra che tu possa analizzare i tuoi dati specificando il Trattamento come effetto fisso nel tuo modello e le righe e le colonne del tuo progetto LS come effetti di blocco casuali, utilizzando la piattaforma Adatta modello.
Ho creato un semplice set di dati e una demo cercando di adattarlo alle tue informazioni e al tuo contesto:
A Datatable è allegato lo script "Model" per avviare la modellazione corretta e "Fit Least Squares Yield" con il risultato della modellazione. Gli effetti casuali tuttavia non sono supportati dai modelli logistici ordinali, quindi potresti dover trasformare la tua risposta o utilizzarne un'altra. Ho aggiunto come esempio una colonna della formula di binning di Rendimento con dati ordinali, puoi provare ad avviare la regressione logistica ordinale ma non funzionerà con effetti di blocco casuali.
Spero che questo possa aiutarti.In caso contrario, portare ulteriori informazioni e, se possibile, un datatable (anonimo).
