¿Puedo usar la pestaña 'Bloque' en 'Ajustar Y por X' para analizar mi diseño de bloque completo aleatorio?Hola,
Estoy intentando analizar un experimento de diseño de bloques completos aleatorios (RCBD) en JMP, pero no creé el diseño experimental en JMP (¡y no creo que tenga la paciencia para descubrir cómo hacerlo!). Simplemente importo mis archivos de Excel para trabajar.
Fue un experimento de campo en el que tomé muestras de 3 bloques diferentes en un campo (estas son las réplicas), y dentro de cada bloque tuve 9 tratamientos asignados al azar (es decir, 9 parcelas de tratamiento, replicadas 3 veces). Los tratamientos fueron 9 tipos diferentes de cultivos de cobertura, por lo que el cultivo de cobertura es el factor X. Luego medí muchas variables de respuesta Y a partir de estos gráficos. Utilicé bloques porque el suelo variaba inherentemente a lo largo del campo y quiero eliminar el "ruido" de estas diferencias en el sitio del campo.
Estaba planeando ejecutar esto como un ANOVA unidireccional simple, pero de alguna manera teniendo en cuenta el bloqueo. Intenté usar Analizar-> Ajustar Y por X y luego colocar mi variable de respuesta Y, el factor X y mi columna de replicación (bloqueo) en el espacio 'Bloquear' (ver captura de pantalla 1). Me da un resultado y muestra lo que creo que es la cantidad correcta de errores (ver captura de pantalla 2). Sin embargo, he leído muchos artículos sobre el bloqueo en JMP y nadie sugiere usar esta pestaña 'Bloquear'... ¿tal vez me estoy perdiendo algo? ¿Es esto demasiado bueno para ser verdad?
¿Debo en su lugar utilizar 'Ajustar modelo' y asignar el bloque para que sea un 'efecto aleatorio'? Si es así, ¿qué selecciono para 'Personalidad' y qué número pongo para 'Grado' en el área de efectos? (ver captura de pantalla 3). ¿Quiero hacer clic en "no interceptar"?
¡Son muchas preguntas! Si alguien tiene alguna idea se lo agradecería mucho 
¡Gracias!
Modelado estadístico avanzadoAnálisis y modelado de datos básicosDiseño de experimentosRe: ¿Puedo usar la pestaña 'Bloque' en 'Ajustar Y por X' para analizar mi diseño de bloque completo aleatorio?ClareSoils, bienvenido a la comunidad. Tengo algunas ideas sobre tu publicación, pero me doy cuenta de que hay varias formas de analizar los datos. Mucho depende de las preguntas que intente responder y de cómo desee analizar los datos. Puede haber discusiones sobre cuál es "correcto".
1. Es bastante fácil crear diseños de bloques en JMP, pero mucho depende de si desea tratar el bloque como un efecto aleatorio o fijo (una discusión para más adelante). Como sugerencia, es más efectivo adjuntar su tabla de datos en lugar de capturas de pantalla (puede anonimizar los datos).
2. Si interpreto tu publicación, tienes un factor (tipo de cultivo) probado en 9 niveles en tres bloques. ¿Cuál es el objetivo de su experimento? ¿Está buscando una estructura causal o elegir el mejor nivel de cultivo o está interesado en qué tan robusto es el tipo de cultivo para bloquear el efecto o qué?
3. Normalmente uso el modelo de ajuste (mínimos cuadrados estándar, apalancamiento de efectos), pero normalmente hago experimentos multifactoriales. Ajustar Y por X debería funcionar para su propósito. ¿Ejecutaste tanto el modelo de ajuste como el ajuste y por x? ¿Los resultados coincidieron?
4. El propósito del bloqueo no es "eliminar el ruido", sino asignarlo al bloque. Tu modelo incluirá un efecto de bloque con 2 grados de libertad. Sin bloqueo, ese efecto se agruparía en el MSe, disminuyendo la precisión del experimento.
Re: ¿Puedo usar la pestaña 'Bloque' en 'Ajustar Y por X' para analizar mi diseño de bloque completo aleatorio?Hola statman, gracias por la cálida bienvenida y por tomarse el tiempo de publicar una respuesta. Realmente lo aprecio.
Respuestas a sus preguntas:
1. Todos los artículos publicados que veo para el análisis RCBD asignan Bloquear (o replicar) como un "efecto aleatorio". Gracias por la sugerencia del conjunto de datos. ¡Aquí está! (advertencia: tiene MUCHAS variables de respuesta, y casi la mitad de ellas tienen una distribución no normal... hablaremos de eso más adelante. Los que tienen distribución no normal tienen una 'etiqueta').
2. Correcto, tengo un factor (tipo de cultivo de cobertura) y hay 9 tratamientos de cultivo de cobertura, probados en 3 bloques (y las parcelas se asignaron aleatoriamente a los bloques). El objetivo del experimento es simplemente evaluar el efecto de los diferentes cultivos de cobertura sobre las propiedades del suelo (que son todas las variables de respuesta). Tomé muestras de suelo de cada parcela.
3. Simplemente ejecuté Fit Y by X (poniendo rep en la pestaña 'Bloquear') y Fit modelo (y puse rep como 'efecto aleatorio'), ¡y obtuve los mismos valores de p! Ja, eso es un alivio Los resultados no eran los mismos antes, pero creo que es porque tenía mi representante (bloque) como una 'variable continua', y cuando la cambié a 'variable nominal' salió bien. Esto me lleva a creer que puedo hacer Fit Y by X y usar la pestaña 'Bloquear'.
4. Sí, eso es lo que quise decir, pero no lo dije correctamente. Gracias por aclararlo y esa es la razón por la que quiero bloquear.
Otra pregunta:
Como mencioné, muchas de mis variables de respuesta tienen una distribución no normal, por lo que planeaba usar Kruskal-Wallis para el análisis. No quiero transformar todos los datos en registros y realizar otras masas hasta que se ajusten a una distribución normal. He visto otros artículos en mi campo que hacen esto: usan ANOVA para distribución normal y KW para distribución no normal. He jugado con esto en JMP y sigo el mismo procedimiento Ajustar Y por X que el anterior (colocando Rep en la pestaña Bloquear) y luego simplemente analizo el resultado para una 'prueba no paramétrica'. ¿Sabes si está bien hacer esto? También consideré usar la prueba de Friedman, pero mi experimento no consiste en medidas repetidas (pensé que ese era el uso común de la prueba de Friedman).
¡Muchas gracias por su tiempo y experiencia!
Re: ¿Puedo usar la pestaña 'Bloque' en 'Ajustar Y por X' para analizar mi diseño de bloque completo aleatorio?¿Puedo sugerir este artículo?
Lijadoras, D., Leitnaker M. y McLean R. (2002) "Diseños de bloques completos aleatorios en estudios industriales" Ingeniería de calidad, vol. 14, Número 1
No digo que esto sea lo que debas hacer en este caso, pero existen métodos alternativos.
Algunos pensamientos de seguimiento:
1. Para no crear controversia y quizás simplificar demasiado, creo que la normalidad de las variables de respuesta de una EOD no es tan importante como muchos suponen (ANOVA es bastante sólido). Piénselo... está intentando cambiar deliberadamente las variables de respuesta (y) mediante la manipulación de variables predictoras (x). ¿Por qué esperaría que tuvieran una distribución normal? Lo que quieres que se distribuya normalmente son los residuos.
2. Ya que estás en el mundo del multivariado, te sugeriría algún análisis multivariado (al menos ejecuta: Analizar>Métodos multivariados>Multivariado.
3. No soy una PYME para tu tema, pero ¿estás seguro de que todos esos son resultados? ¿Se espera que se vea afectado por los tratamientos experimentales? Parece que algunas pueden ser covariables (p. ej., rocas, limo, arena, arcilla...). ¿No veo el delta del análisis de suelos como respuestas (antes del tratamiento y después del tratamiento)?
4. ¿Cómo se contabilizan los errores de medición de todas las y (o se sabe)? Esto probablemente contribuiría al MSe.
5. Cuando analizo muchas Y (la cantidad máxima que he tenido para un solo experimento es 2781), hago una primera evaluación de cada Y para determinar su significado práctico. Calcule el rango para cada columna (Tabla>Resumen>resalte Y>seleccione el rango en el botón desplegable Estadísticas. Si la Y no cambia lo suficiente como para que le importe (o no es interesante desde un punto de vista científico), déjela fuera del análisis.
