Posso utilizzare la scheda "Blocco" in "Adatta Y per X" per analizzare il mio progetto di blocco completo randomizzato?Ciao,
Sto cercando di analizzare un esperimento di progettazione a blocchi completi randomizzati (RCBD) in JMP, ma non ho creato il progetto sperimentale in JMP (e non credo di avere la pazienza per capire come farlo!). Importo semplicemente i miei file Excel su cui lavorare.
È stato un esperimento sul campo in cui ho campionato da 3 diversi blocchi in un campo (questi sono i replicati) e all'interno di ciascun blocco avevo 9 trattamenti assegnati in modo casuale (quindi 9 grafici di trattamento, replicati 3 volte). I trattamenti erano 9 diversi tipi di colture di copertura, quindi le colture di copertura sono il fattore X. Ho quindi misurato molte variabili di risposta Y da questi grafici. Ho usato i blocchi perché il terreno variava intrinsecamente nel campo e voglio eliminare il "rumore" della differenza di questi siti sul campo.
Avevo intenzione di eseguirlo come un semplice ANOVA a 1 via, ma in qualche modo tenendo conto del blocco. Ho provato a utilizzare Analizza-> Adatta Y per X, quindi a inserire la variabile di risposta Y, il fattore X e la colonna di replica (blocco) nello spazio "Blocco" (vedere screenshot 1). Mi dà un risultato e mostra quello che credo sia il numero corretto di errori (vedi screenshot 2). Tuttavia, ho letto molti articoli sul blocco in JMP e nessuno suggerisce di utilizzare questa scheda "Blocca"... quindi forse mi sto perdendo qualcosa? È troppo bello per essere vero?
Devo invece utilizzare "Adatta modello" e assegnare al blocco un "effetto casuale"? In tal caso, cosa seleziono per "Personalità" e quale numero metto per "Laurea" nell'area degli effetti? (vedi schermata 3). Voglio fare clic su "nessuna intercettazione"?
Ci sono un sacco di domande! Se qualcuno avesse qualche intuizione gli sarei molto grato 
Grazie!
Modellazione statistica avanzataAnalisi e modellazione dei dati di baseProgettazione di esperimentiRi: Posso utilizzare la scheda "Blocco" in "Adatta Y per X" per analizzare il mio progetto di blocco completo randomizzato?ClareSoils, benvenuto nella comunità. Ho alcune riflessioni sul tuo post, ma mi rendo conto che esistono diversi modi per analizzare i dati. Molto dipende dalle domande a cui stai cercando di rispondere e da come desideri analizzare i dati. Potrebbero esserci discussioni su quale sia "giusto".
1. È abbastanza semplice creare progetti di blocchi in JMP, ma molto dipende da se si desidera trattare il blocco come un effetto casuale o fisso (una discussione per dopo). Come suggerimento, è più efficace allegare la tabella dei dati e le schermate (puoi rendere anonimi i dati)
2. Se interpreto il tuo post, hai un fattore (tipo di coltura) testato a 9 livelli in tre blocchi. Qual è l'obiettivo del tuo esperimento? Stai cercando una struttura causale o scegli il miglior livello di coltura o sei interessato a quanto il tipo di coltura sia robusto per bloccare l'effetto o cosa?
3. In genere utilizzo il modello di adattamento (minimi quadrati standard, leva degli effetti), ma di solito eseguo esperimenti multifattoriali. Adatta Y per X dovrebbe funzionare per il tuo scopo. Hai eseguito sia il modello fit che quello fit y per x? I risultati concordavano?
4. Lo scopo del blocco non è "eliminare il rumore", ma assegnarlo al blocco. Il tuo modello includerà un effetto di blocco con 2 gradi di libertà. Senza il blocco, tale effetto verrebbe raggruppato nel MSe, diminuendo la precisione dell’esperimento.
Ri: Posso utilizzare la scheda "Blocco" in "Adatta Y per X" per analizzare il mio progetto di blocco completo randomizzato?Ciao statman, grazie per il caloroso benvenuto e per aver dedicato del tempo per pubblicare una risposta! Lo apprezzo molto.
Risposte alle vostre domande:
1. Tutti gli articoli pubblicati che vedo per l'analisi RCBD assegnano il blocco (o la replica) come un "effetto casuale". Grazie per il suggerimento sul set di dati: eccolo qui! (attenzione: ha MOLTE variabili di risposta e quasi la metà di esse ha una distribuzione non normale... ne parleremo più avanti. Quelli con distribuzione non normale hanno una 'etichetta').
2. Esatto, ho un fattore (tipo di coltura di copertura) e ci sono 9 trattamenti con colture di copertura, testati in 3 blocchi (e gli appezzamenti sono stati assegnati in modo casuale ai blocchi). L'obiettivo dell'esperimento è semplicemente quello di valutare l'effetto delle diverse colture di copertura sulle proprietà del suolo (che sono tutte variabili di risposta). Ho prelevato campioni di terreno da ogni appezzamento.
3. Ho appena eseguito sia il modello Fit Y per X (inserendo rep nella scheda "Blocco") sia il modello Fit (e inserendo rep come "effetto casuale") e ho ottenuto gli stessi valori p! Ah, che sollievo I risultati non erano gli stessi prima, ma penso che sia perché avevo la mia ripetizione (blocco) come "variabile continua" e quando l'ho cambiata in "variabile nominale" è venuta bene. Questo mi porta a credere che posso fare Adatta Y per X e utilizzare la scheda "Blocca".
4. Sì, è quello che intendevo, ma non l'ho affermato correttamente. Grazie per aver chiarito, e questo è il motivo per cui voglio bloccare.
Altra domanda:
Come accennato, molte delle mie variabili di risposta hanno una distribuzione non normale, quindi avevo intenzione di utilizzare Kruskal-Wallis per l'analisi. Non voglio trasformare in log tutti i dati ed eseguire altri massaggi fino a quando non si adattano a una distribuzione normale. Ho visto altri articoli nel mio campo che fanno questo: usa ANOVA per la distribuzione normale e KW per quella non normale. Ho giocato con questo in JMP e ho seguito la stessa procedura Adatta Y per X di cui sopra (inserendo Rep nella scheda Blocco), quindi ho semplicemente analizzato l'output per il "test non parametrico". Sapete se è giusto farlo? Ho anche considerato l'utilizzo del test di Friedman, ma il mio esperimento non prevede misure ripetute (pensavo che fosse l'uso comune del test di Friedman).
Grazie mille per il tuo tempo e la tua competenza!
Ri: Posso utilizzare la scheda "Blocco" in "Adatta Y per X" per analizzare il mio progetto di blocco completo randomizzato?Posso suggerire questo articolo:
Sanders, D., Leitnaker M. e McLean R. (2002) "Progetti di blocchi completi randomizzati negli studi industriali" Ingegneria della qualità, vol. 14, numero 1
Non sto dicendo che questo sia ciò che dovresti fare in questo caso, ma esistono metodi alternativi.
Alcune riflessioni successive:
1. Per non creare polemiche e forse semplificando eccessivamente, credo che la normalità delle variabili di risposta di un DOE non sia così importante come molti suppongono (ANOVA è abbastanza robusta). Pensaci... stai intenzionalmente cercando di modificare le variabili di risposta (y) tramite la manipolazione delle variabili predittive (x). Perché ti aspetteresti che siano distribuiti normalmente? Ciò che vuoi che venga distribuito normalmente sono i residui.
2. Dato che sei nel mondo del multivariato, suggerirei alcune analisi multivariate (almeno esegui: Analizza> Metodi multivariati> Multivariato.
3. Non sono una PMI per la tua materia, ma sei sicuro che questi siano tutti risultati dovrebbero essere influenzati dai trattamenti sperimentali? Sembra che alcune possano essere covariate (ad esempio rocce, limo, sabbia, argilla...). Non vedo il delta dell'analisi dei suoli come risposte (da prima del trattamento a dopo il trattamento)?
4. Come si tiene conto degli errori di misurazione per tutti gli anni (o è noto)? Ciò probabilmente contribuirebbe al MSe.
5. Quando analizzo molte Y (il numero massimo che ho avuto per un singolo esperimento è 2781) eseguo un primo screening di ciascuna Y per valutarne il significato pratico. Calcola l'intervallo per ogni colonna (Tabella>Riepilogo>evidenzia Y>seleziona l'intervallo dal pulsante Statistiche a discesa. Se la Y non cambia in modo abbastanza significativo da interessartene (o non è interessante da un punto di vista scientifico), lasciala fuori dall'analisi.
