三向方差分析的困难大家好，
我在运行 3 向方差分析测试时遇到一些问题。我认为我是根据我看到的其他人所做的正确输入的（拟合模型、y 中的因变量、完整阶乘宏）。但我的分析没有生成 F 比率或 Prob > F。
我看到的另一个问题是我的数据没有完全相同的 N（工作通道列中只有 10 550 lm + 引导，但有 20 个空和 20 550 lm）。如果有人能解决这些问题，我将不胜感激！
真挚地，
凯文
高级统计建模基础数据分析和建模回复：三向方差分析的困难@BizMarkie您好：我可以看到一些问题。请参阅下面的图，请注意，并非所有组合（工作渠道、灌溉系统和范围）都存在，因此如果您在模型中包含交互作用，则会导致一些问题/偏差。另外，请注意，没有重复/重复（每个组合只有一个观察值），因此如果包含 3 向交互作用，则没有误差自由度（因此没有 F 比率和 p 值）。因此，简而言之，您正在尝试通过不平衡的数据集（无需复制）来拟合无法估计的项的模型。我看到你的回答是 N=2 的平均值。为什么不直接分析原始数据呢？也就是说，如果它们是重复而不是重复，那么分析您拥有的方法可能是合适的。
回复：三向方差分析的困难感谢您的答复！这是一个好主意。我刚刚运行了原始数据。在我的分析中，我有“Lost DFs”提示。这是因为我的数据不平衡吗？我没有具有 550 lm + 引导工作通道的 Wolf 24.5 和 Wolf 26 瞄准镜的数据。
另外，我的灌溉系统 DF 变为 0。这是为什么？我是否应该消除所有 550 lm + 指南数据以平衡一切？
再次感谢你！
凯文
回复：三向方差分析的困难@BizMarkie您好：是的，如果您想要所有交互，那么拥有所有组合的数据非常重要。这里有一个很好的讨论。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/I-am-receiving-Lost-DFs-Biased-and-Zeroed-parameter-estimate/td-p/13769
我不经常建议删除数据来平衡事情；但是，正如您所说，您可能会考虑这一点，或者只是查看主要影响，只是为了了解数据中的大变动。如果你这样做，看起来范围和灌溉系统是重要的参与者。然后仅用这两个因素构建一个更完整的模型（包含交互）。这里没有真正的“正确的事情要做”......尽管我们可能会想出各种错误的事情！
回复：三向方差分析的困难知道了。我认为为了我们的分析目的，取出 lm 550+ 指南数据来进行同类比较是有意义的。我总是可以在没有 24.5 Wolf 和 26 Wolf 的情况下进行单独的分析，以包含 lm 550 + 指南。
我已在此处附上我的数据。谢谢！
回复：三向方差分析的困难当然是一个选择@BizMarkie ！
