Yukio Takahashi Director Representante, BioStat Research Institute, Ltd.
Muchos libros sobre el método de diseño experimental no pueden encontrar descripciones sobre varios modelos analíticos utilizando el "ajuste de modelo" de JMP.Una de las palabras clave es un efecto aleatorio.Para analizar los datos experimentales ramificados destinados a estimar el componente de dispersión, el factor inferior que se desea que sea un efecto aleatorio en la "composición del efecto del modelo" se establece como un "factor de ramificación", y de la estructura "atributo" al "efecto variable" Es necesario seleccionar atributos y cambiar los atributos.
Aún más problemático es la elección del método de análisis, "EMS (convencional)" o "REML (recomendado)".En los experimentos de ramificación convencionales, el grado de libertad de la tabla de análisis de varianza se expande a medida que las ramas inferiores se vuelven ineficientes y se realizan experimentos ineficientes.Se diseñó un experimento de ramificación de tipo escalonado para evitar la expansión de los grados de libertad de las ramas inferiores y la precisión (precisión y exactitud) de JIS Z 8402-3 del método de medición y el resultado de la medición. Parte 3: Medición estándar. Precisión intermedia del método ", pero es esotérica.
Por lo tanto, al utilizar los datos artificiales en la medición de la presión arterial de seres humanos, al comparar el experimento de ramificación estándar con el caso de usar como un experimento de ramificación de tipo escalonado, el método de análisis en EMS y REML y el resultado Explique la vista con cuidado.
