다음 실험을 JMP에서 분석할 수 있나요? 그렇다면 어떻게?
실험 질문: 1) 어떤 처리가 처리되지 않은 대조군에 비해 식물 질병 심각도나 사망을 감소시켰습니까? 2) 어떤 치료법이 치료받지 않은 대조군에 비해 질병 발병을 지연시켰습니까?
-처리되지 않은 대조군에 대해 식물 병원체에 대한 4가지 처리를 테스트했습니다.
-실험설계 : 5x5 라틴방진
-질병 심각도 점수는 0, 1, 2, 3, 4로 지정됩니다(0은 질병 증상이 없고 4는 사망, 정수만 제공됨).
-실험 전반에 걸쳐 7일마다 질병 심각도를 기록했습니다.
제가 착각하지 않는 한, 이 분석에서는 행과 열을 무작위 변수로 할당해야 합니다(토양 영양분 변화를 설명하기 위해). 그래도 순서 점수 데이터를 사용할 때 무작위 변수를 지원하는 성격을 찾는 데 도움이 필요합니다. 또한 라틴 방형 설계에서 처리를 처리되지 않은 대조군과 비교할 수 있습니까? 어떤 권장 사항이 있습니까?
안녕 @StatlearnR ,
나는 당신이 사용한 디자인에 대해 완전히 확신하지 못하지만(데이터 테이블이 파악하기 더 쉬웠을 것입니다) 여기에서 비슷한 질문에 대한 유용한 답변을 찾을 수 있습니다.
4x4 라틴 정사각형 디자인을 분석하는 방법은 무엇입니까?
JMP를 사용하여 라틴 방진 분석
반복되는 무작위 4 x 4 라틴 정사각형
Fit Model 플랫폼을 사용하여 모델에서 치료를 고정 효과로 지정하고 LS 설계의 행과 열을 무작위 차단 효과로 지정하여 데이터를 분석할 수 있는 것 같습니다.
귀하의 정보와 맥락에 맞게 간단한 데이터 세트와 데모를 작성했습니다.
Datatable에는 올바른 모델링을 시작하기 위한 "Model" 스크립트와 모델링 결과가 포함된 "Fit Least Squares Yield" 스크립트가 첨부되어 있습니다. 그러나 무작위 효과는 순서형 로지스틱 모델에서 지원되지 않으므로 응답을 변환하거나 다른 응답을 사용해야 할 수도 있습니다. 예를 들어 순서 데이터가 포함된 Yield의 비닝 수식 열을 추가했습니다. 순서 로지스틱 회귀 분석을 시작해 볼 수는 있지만 무작위 차단 효과에서는 작동하지 않습니다.
이것이 당신에게 도움이 되기를 바랍니다.그렇지 않은 경우 추가 정보와 가능하면 (익명화된) 데이터 테이블을 가져오십시오.
