3元配置分散分析の難しさやあみんな、
3元配置分散分析検定の実行で問題が発生しています。他の人がやったこと（モデルの適合、y の従属変数、完全な階乗マクロ）に基づいて、私は正しく入力していると思います。しかし、私の分析では F 比または Prob > F は生成されません。
もう 1 つの問題は、データの N がすべて同じではないことです ([作業チャネル] 列には 550 lm + ガイドが 10 個しかありませんが、空の 20 個と 550 lm が 20 個あります)。誰かがこれらの問題の回避策を持っているなら、私はそれを感謝します!
心から、
ケビン
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Re: 3元配置分散分析の難しさこんにちは@BizMarkie : いくつか問題があることが分かりました。以下の私のプロットを参照してください。(作業チャネル、灌漑システム、およびスコープの) すべての組み合わせが存在するわけではないため、モデルに相互作用を含めるといくつかの問題やバイアスが生じることに注意してください。また、反復/反復がない (組み合わせごとに観測値が 1 つだけある) ため、3 元交互作用を含めると誤差の自由度がない (したがって F 比と p 値がない) ことに注意してください。つまり、複製のない不均衡なデータセットを介して、推定できない項を使用してモデルを適合させようとしているということです。あなたの応答はN=2の平均値であることが分かりました。生データを直接分析してみませんか?そうは言っても、それらが反復ではなく反復である場合は、手持ちの手段を分析することが適切である可能性があります。
Re: 3元配置分散分析の難しさこんにちは@BizMarkie : はい、すべてのインタラクションが必要な場合は、すべての組み合わせでデータを持つことが重要です。ここで良い議論が行われています。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/I-am-receiving-Lost-DFs-Biased-and-Zeroed-parameter-estimate/td-p/13769
バランスをとるためにデータを削除することはあまりお勧めしません。しかし、あなたが言うように、データのどこに大きな動きがあるかを把握するために、それを考慮したり、主効果だけを調べたりすることもできます。そうすれば、Scope と Irrigation System が大きなプレーヤーになるように見えます。次に、これら 2 つの要素だけを使用して、より完全なモデル (相互作用を含む) を構築します。ここには本当の「正しいこと」はありません...おそらくあらゆる種類の間違ったことを思いつくかもしれませんが！
Re: 3元配置分散分析の難しさわかった。分析の目的としては、lm 550 + ガイド データを取り出して比較するのが理にかなっていると思います。 lm 550 + ガイドを含めるために、24.5 Wolf と 26 Wolf を使用せずに、いつでも個別の分析を行うことができます。
私のデータをここに添付しました。ありがとう！
Re: 3元配置分散分析の難しさ確かに@BizMarkie のオプションです！
Re: 3元配置分散分析の難しさご返答ありがとうございます！それはいい考えです。生データを実行しただけです。私の分析では、「DF を失った」というプロンプトが表示されます。これはデータの不均衡が原因でしょうか? 550 lm + ガイドワーキングチャンネルを備えた Wolf 24.5 および Wolf 26 スコープのデータはありません。
また、灌漑システムの場合、私の DF は 0 になります。何故ですか？すべてのバランスをとるために、550 lm + ガイドのデータをすべて削除する必要がありますか?
ありがとうございました！
ケビン
