무작위로 추출된 완전한 블록 디자인을 분석하기 위해 'Fit Y by X'의 '블록' 탭을 사용할 수 있습니까?안녕하세요,
JMP에서 RCBD(Randomized Complete Block Design) 실험을 분석하려고 하는데 JMP에서 실험 설계를 만들지 않았습니다. 그리고 그 방법을 알아낼 인내심이 없는 것 같습니다. 작업할 Excel 파일을 가져오기만 하면 됩니다.
이는 한 필드의 서로 다른 3개 블록(반복)에서 샘플링한 현장 실험이었으며, 각 블록 내에는 무작위로 할당된 9개의 처리가 있었습니다(따라서 9개의 처리 플롯, 3회 반복). 처리법은 9가지 다른 덮개작물 유형이었으므로 덮개작물이 X 요소입니다. 그런 다음 이 플롯에서 많은 Y 응답 변수를 측정했습니다. 나는 토양이 들판에 따라 본질적으로 다양하기 때문에 블록을 사용했으며, 이러한 들판 현장 차이로 인한 '소음'을 제거하고 싶습니다.
나는 이것을 간단한 단방향 ANOVA로 실행할 계획이었지만 어떻게든 차단을 고려했습니다. 분석 -> X로 Y 맞추기를 사용한 다음 '블록' 공간에 Y 응답 변수, X 요인 및 복제(블록) 열을 넣어 보았습니다(스크린샷 1 참조). 이는 나에게 결과를 제공하고 내가 생각하는 올바른 오류 수를 보여줍니다(스크린샷 2 참조). 하지만 JMP의 차단에 관한 많은 기사를 읽었지만 아무도 이 '차단' 탭을 사용하라고 제안하지 않습니다. 그렇다면 제가 뭔가 놓치고 있는 것이 아닐까요? 이것이 사실이라고 믿기에는 너무 좋은가요?
대신 '모델 적합'을 사용하고 블록을 '무작위 효과'로 할당해야 합니까? 그렇다면 '성격'은 무엇을 선택하고, 효과 부분의 '학위'는 어떤 숫자를 입력해야 할까요? (스크린샷 3 참조). '가로채기 금지'를 클릭하시겠습니까?
정말 많은 질문이군요! 누구든지 통찰력이 있다면 크게 감사하겠습니다 
감사합니다!
고급 통계 모델링기본 데이터 분석 및 모델링실험 설계Re: 무작위로 추출된 전체 블록 디자인을 분석하기 위해 'Fit Y by X'의 '블록' 탭을 사용할 수 있나요?ClareSoils, 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다. 귀하의 게시물에 대해 몇 가지 생각이 있지만 데이터를 분석하는 방법에는 여러 가지가 있다는 것을 알고 있습니다. 답변하려는 질문과 데이터 분석 방법에 따라 많은 것이 달라집니다. 어느 것이 "옳은가"에 대해서는 논쟁이 있을 수 있습니다.
1. JMP에서 블록 설계를 만드는 것은 상당히 쉽지만 블록을 무작위 효과로 처리할지 고정 효과로 처리할지에 따라 많은 부분이 달라집니다(나중에 설명). 제안사항으로는 데이터 테이블과 스크린샷을 첨부하는 것이 가장 효과적입니다.(데이터를 익명화할 수 있습니다.)
2. 귀하의 게시물을 해석해 보면 3개 블록의 9개 수준에서 테스트된 한 가지 요소(작물 유형)가 있습니다. 실험의 목적은 무엇입니까? 인과 구조를 찾고 있거나 최상의 작물 수준을 선택하고 있습니까? 아니면 작물 유형이 효과를 차단하는 데 얼마나 강력한지 또는 무엇에 관심이 있습니까?
3. 일반적으로 Fit Model(Standard Least Squares, Effect Leverage)을 사용하지만 주로 다단계 실험을 합니다. Fit Y by X는 귀하의 목적에 맞게 작동해야 합니다. Fit 모델과 Fit y를 x로 실행했습니까? 결과가 일치했나요?
4. 차단의 목적은 "노이즈를 제거"하는 것이 아니라 이를 블록에 할당하는 것입니다. 모델에는 자유도가 2인 블록 효과가 포함됩니다. 차단하지 않으면 해당 효과가 MSe에 통합되어 실험의 정밀도가 저하됩니다.
Re: 무작위로 추출된 전체 블록 디자인을 분석하기 위해 'Fit Y by X'의 '블록' 탭을 사용할 수 있나요?안녕하세요, statman님, 따뜻하게 환영해 주시고 시간을 내어 답변을 게시해 주셔서 감사합니다! 정말 감사.
귀하의 질문에 대한 답변:
1. RCBD 분석을 위해 내가 본 모든 출판된 논문은 차단(또는 복제)을 '무작위 효과'로 지정합니다. 데이터 세트 제안에 감사드립니다. 여기 있습니다! (경고: 여기에는 많은 응답 변수가 있으며 그 중 거의 절반이 비정규 분포를 가지고 있습니다... 이에 대해서는 나중에 자세히 설명합니다. 비정규 분포를 갖는 것에는 '레이블'이 있습니다).
2. 맞습니다. 한 가지 요인(피복작물 유형)이 있고 9가지 피복작물 처리가 3개 블록에서 테스트되었습니다(그리고 플롯은 블록에 무작위로 할당되었습니다). 실험의 목적은 단순히 토양 특성(모든 반응 변수)에 대한 다양한 덮개 작물의 효과를 평가하는 것입니다. 나는 각 구획에서 토양 샘플을 채취했습니다.
3. 방금 Fit Y by X(rep을 'Block' 탭에 넣음)와 Fit 모델(rep을 'Random effect'로 넣음)을 모두 실행했는데 동일한 p 값이 나왔습니다! 하, 다행이네요 이전에도 결과가 똑같이 나오지 않았는데, 내 담당자(블록)를 '연속변수'로 설정하고 '명목변수'로 변경하니 제대로 나온 것 같아요. 이로 인해 Fit Y by X를 수행하고 '블록' 탭을 사용할 수 있다고 믿게 되었습니다.
4. 네, 그런 뜻이었는데 정확하게 표현하지 못했습니다. 명확히 해주셔서 감사합니다. 이것이 제가 차단하고 싶은 이유입니다.
다른 질문:
언급한 바와 같이, 내 응답 변수 중 다수가 비정규 분포를 가지므로 Kruskal-Wallis를 사용하여 분석할 계획이었습니다. 나는 모든 데이터를 로그 변환하고 싶지 않고 정규 분포에 맞을 때까지 다른 마사지를 수행하고 싶지 않습니다. 내 분야에서 이 작업을 수행하는 다른 논문을 본 적이 있습니다. 정규 분포에는 ANOVA를 사용하고 비정규 분포에는 KW를 사용합니다. 나는 JMP에서 이것을 가지고 놀았고 위와 동일한 Fit Y by X 절차(Rep를 Block 탭에 배치)를 따른 다음 '비모수적 테스트'에 대한 출력을 분석했습니다. 이렇게 해도 괜찮은지 아시나요? 프리드먼 테스트(Friedman test)를 활용하는 것도 고려했지만, 내 실험은 반복 측정이 아닙니다(프리드만 테스트의 일반적인 용도인 줄 알았습니다).
귀하의 시간과 전문 지식에 진심으로 감사드립니다!
Re: 무작위로 추출된 전체 블록 디자인을 분석하기 위해 'Fit Y by X'의 '블록' 탭을 사용할 수 있나요?이 논문을 제안해도 될까요?
샌더스, D., Leitnaker M. 및 McLean R. (2002) "산업 연구의 무작위 완전 블록 설계" 품질공학, Vol. 14, 1호
이 경우에 이렇게 해야 한다고 말하는 것은 아니지만 대체 방법이 있습니다.
몇 가지 후속 생각:
1. 논란을 일으키거나 지나치게 단순화하지 않기 위해 DOE에서 얻은 반응 변수의 정규성은 많은 추측만큼 중요하지 않다고 생각합니다(ANOVA는 상당히 견고합니다). 생각해 보십시오. 예측 변수(x)의 조작을 통해 의도적으로 응답 변수(y)를 변경하려고 합니다. 왜 정규 분포를 기대합니까? 정규 분포를 원하는 것은 잔차입니다.
2. 귀하가 다변량의 세계에 있기 때문에 몇 가지 다변량 분석을 제안하고 싶습니다(적어도 다음을 실행하십시오: 분석>다변량 방법>다변량.
3. 저는 귀하의 주제에 대한 SME는 아니지만 이것이 모두 출력물이라는 것이 확실합니까? 실험적 치료법의 영향을 받을 것으로 예상됩니까? 일부는 공변량일 수 있는 것으로 보입니다(예: 암석, 미사, 모래, 점토...). 토양 분석의 델타가 반응(처리 전과 처리 후)으로 표시되지 않습니까?
4. 모든 y에 대한 측정 오류를 어떻게 설명합니까(또는 알려진 오류입니까)? 이는 MSe에 기여할 가능성이 높습니다.
5. 많은 Y를 분석할 때(단일 실험에서 가장 많이 얻은 Y는 2781입니다.) 실용적인 중요성을 확인하기 위해 각 Y의 첫 번째 선별 작업을 수행합니다. 각 열의 범위를 계산합니다(표>요약>Y 강조>드롭다운 통계 버튼에서 범위 선택). Y가 관심을 가질 만큼 크게 변하지 않으면(또는 과학적 관점에서 흥미롭지 않은 경우) 분석에서 제외하세요.
