「Fit Y by X」の「Block」タブを使用して、ランダム化された完全なブロック設計を分析できますか?こんにちは、
JMP でランダム化完全ブロック設計 (RCBD) 実験を分析しようとしていますが、実験計画を JMP で作成していません (そして、その方法を理解する忍耐力がないと思います!)。 Excel ファイルをインポートして作業するだけです。
これは圃場内の 3 つの異なるブロックからサンプルを採取し (これらは反復です)、各ブロック内で 9 つの処理をランダムに割り当てた (つまり、9 つの処理区を 3 回繰り返した) 圃場実験でした。 処理は 9 種類の異なるカバー クロップ タイプであったため、カバー クロップが X 要素となります。 次に、これらのプロットから多くの Y 応答変数を測定しました。 ブロックを使用したのは、土壌が畑全体で本質的に異なるためであり、これらの畑の場所の違いによる「ノイズ」を排除したいからです。
これを単純な一元配置分散分析として実行する予定でしたが、どういうわけかブロッキングを考慮しました。 [分析] -> [Y by X にフィット] を使用して、Y 応答変数、X 係数、および複製 (ブロック) 列を「ブロック」空間に入力してみました (スクリーンショット 1 を参照)。 結果が得られ、正しいと思われるエラー数が表示されます (スクリーンショット 2 を参照)。 しかし、JMP でのブロックに関する多くの記事を読みましたが、この「ブロック」タブの使用を提案する人は誰もいません...それでは、何かが欠けているのでしょうか? これは本当だとするにはうますぎるのでしょうか？
代わりに「モデルの適合」を使用し、ブロックを「ランダム効果」に割り当てる必要がありますか? その場合、効果エリアの「性格」には何を選択し、「度」には何の数字を入力すればよいですか? (スクリーンショット 3 を参照)。 「インターセプトなし」をクリックしますか?
それはたくさんの質問です！ 誰かが洞察力を持っているなら、私はそれを大いに感謝します:)
ありがとう！
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実験計画法Re: 「Fit Y by X」の「Block」タブを使用して、ランダム化された完全なブロック設計を分析できますか?ClareSoils さん、コミュニティへようこそ。 あなたの投稿についていくつか思うところはありますが、データを分析するには複数の方法があることを認識してください。 どのような質問に答えようとしているのか、またデータをどのように分析したいのかによって大きく異なります。 どちらが「正しい」かについては議論があるかもしれない。
1. JMP でブロック デザインを作成するのは非常に簡単ですが、ブロックをランダムな効果として扱うか固定効果として扱うかによって大きく異なります (これについては後で説明します)。 提案として、スクリーンショットではなくデータテーブルを添付するのが最も効果的です（データは匿名化できます）。
2. あなたの投稿を解釈すると、1 つの要素 (作物の種類) が 3 つのブロックの 9 レベルでテストされています。 あなたの実験の目的は何ですか? 因果構造を探しているのか、最適な作物レベルを選択しているのか、あるいは作物の種類がどの程度ブロック効果を発揮するかなどに興味がありますか?
3. 通常、私はモデルの適合 (標準最小二乗法、効果レバレッジ) を使用しますが、通常は多要素実験を行っています。 Fit Y by X はあなたの目的に適しているはずです。 モデルの適合と y by x の適合の両方を実行しましたか? 結果は一致しましたか?
4. ブロックの目的は「ノイズを除去する」ことではなく、ブロックにノイズを割り当てることです。 モデルには 2 自由度のブロック効果が含まれます。 ブロックしないと、その効果が MSe にプールされ、実験の精度が低下します。
Re: 「Fit Y by X」の「Block」タブを使用して、ランダム化された完全なブロック設計を分析できますか?こんにちは、statman さん。温かい歓迎と、時間を割いて返信していただきありがとうございます。 ほんとうにありがとう。
ご質問への回答:
1. RCBD 分析に関して私が見たすべての出版論文は、ブロック (または複製) を「ランダム効果」として割り当てています。 データセットのご提案ありがとうございます。これがそうです! (警告: 応答変数が大量にあり、そのほぼ半分が非正規分布になっています...詳細については後ほど説明します。 非正規分布のものには「ラベル」が付いています)。
2. 正解です。因子 (被覆作物タイプ) が 1 つあり、3 つのブロックでテストされた 9 つの被覆作物処理があります (プロットはブロックにランダムに割り当てられました)。 実験の目的は単に、土壌特性 (すべての応答変数) に対するさまざまな被覆作物の影響を評価することです。 各区画から土壌サンプルを採取しました。
3. Y by X のフィット (「ブロック」タブにレップを配置) とモデルのフィット (そしてレップを「ランダム効果」として配置) の両方を実行したところ、同じ p 値が得られました。 はー、それは安心です:)以前は同じ結果が出ていませんでしたが、担当者 (ブロック) を「連続変数」としていたためだと思います。それを「名目変数」に変更したところ、正しく結果が出ました。 これにより、Fit Y by X を実行し、[ブロック] タブを使用できると確信するようになりました。
4. はい、それが私が言いたかったことですが、正しく述べていませんでした。 明確にしていただきありがとうございます。それが私がブロックしたい理由です。
その他の質問：
前述したように、応答変数の多くは非正規分布をしているため、分析にはクラスカル ウォリスを使用する予定でした。 すべてのデータを対数変換する必要はなく、正規分布に適合するまで他のマッサージを行います。 私の分野でこれを行う他の論文を見てきました。正規分布には ANOVA を使用し、非正規分布には KW を使用します。 JMP でこれを試してみました。上記と同じ Y by X のフィット手順に従い (Rep を [ブロック] タブに配置)、「ノンパラメトリック テスト」の出力を分析するだけです。 これをしても良いか知っていますか? フリードマン テストの使用も検討しましたが、私の実験は反復測定ではありません (フリードマン テストの一般的な使用方法だと思っていました)。
お時間と専門知識をありがとうございました。
Re: 「Fit Y by X」の「Block」タブを使用して、ランダム化された完全なブロック設計を分析できますか?この論文を提案してもいいですか:
サンダース、D. Leitnaker M.、McLean R. (2002) 「産業研究におけるランダム化された完全なブロック設計」品質工学、 Vol. 14、第 1 号
この場合にこれを行うべきだと言っているわけではありませんが、別の方法もあります。
フォローアップの考え:
1. 論争を引き起こさないように、そしておそらく単純化しすぎていますが、DOE からの応答変数の正規性は多くの推測ほど重要ではないと考えています (ANOVA はかなり堅牢です)。 考えてみてください...予測変数 (x) を操作して応答変数 (y) を意図的に変更しようとしています。 なぜそれらが正規分布すると予想するのでしょうか? 正規分布させたいのは残差です。
2. ここは多変量の世界なので、多変量解析をお勧めします (少なくとも、[分析] > [多変量メソッド] > [多変量] を実行します。
3. 私はあなたの件名に関わる中小企業ではありませんが、これらがすべての出力であると確信していますか?実験的治療の影響を受けると予想されますか? 一部は共変量である可能性があるようです (例、岩、シルト、砂、粘土など)。 土壌分析のデルタが応答 (処理前から処理後まで) として表示されません。
4. すべての y の測定誤差をどのように考慮しますか (または既知ですか)? これは MSe に寄与する可能性があります。
5. 多数の Y を分析するとき (1 回の実験で得た最大の Y は 2781 です)、実際的な意味を考慮して各 Y の最初のスクリーニングを行います。 各列の範囲を計算します ([表] > [概要] > [Y] を強調表示し、[統計] ボタンのドロップダウンから範囲を選択します。 Y が気にするほど大きく変化しない場合 (または科学的な観点から見て興味がない場合)、分析から除外します。
