順序データを含むラテン方陣以下の実験をJMPで解析することは可能でしょうか？ もしそうなら、どのようにして？
実験上の質問: 1) 未処理の対照と比較して、何らかの処理により植物の病気の重症度または枯死が減少しましたか? 2) 未治療の対照と比較して、何らかの治療により疾患の発症が遅延されましたか?
-植物病原体に対する4つの処理を未処理の対照と比較してテスト
-実験デザイン: 5x5 ラテン方陣
- 疾患の重症度スコアを 0、1、2、3、または 4 に割り当てます (0 人は疾患の症状がなく、4 人は死亡しています。整数のみが与えられています)。
- 病気の重症度は、実験全体を通じて 7 日ごとにスコア付けされました。
私が間違っていない限り、この分析では行と列を確率変数として割り当てる必要があります（土壌栄養素の変動を考慮するため）。 それでも、順序スコア データを使用するときに確率変数をサポートするパーソナリティを見つけるには助けが必要です。 また、ラテン方格計画で処理を未処理のコントロールと比較できますか? 何かお勧めはありますか？
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリングマックOSRe: 順序データを使用したラテン方陣こんにちは@Statlearn 、
あなたが使用した設計については完全にはわかりませんが (データテーブルの方が理解しやすかったでしょう)、同様の質問については、ここで役立つ回答が見つかるかもしれません。
4x4 ラテン正方形デザインを分析するにはどうすればよいですか?
JMP を使用してラテン方陣を分析する
ランダム化された 4 x 4 のラテン方陣の繰り返し
Fit Model プラットフォームを使用して、治療をモデルの固定効果として指定し、LS 計画の行と列をランダム ブロック効果として指定することで、データを分析できるようです。
あなたの情報とコンテキストに合わせて、簡単なデータセットとデモを作成しました。
Datatable には、正しいモデリングを起動するためのスクリプト "Model" と、モデリングの結果を含む "Fit Least Squares Yield" が添付されています。 ただし、ランダム効果は順序ロジスティック モデルではサポートされていないため、応答を変換するか、別のモデルを使用する必要がある場合があります。 例として、順序データを使用した収量のビニング数式列を追加しました。順序ロジスティック回帰を開始してみることはできますが、ランダム ブロック効果では機能しません。
これがあなたのお役に立てば幸いです。そうでない場合は、さらに詳しい情報と、可能であれば (匿名化された) データテーブルをご持参ください。
