[乱用] 投稿者: AlbertoJD2000 / ボード: ディスカッション (103954)こんにちは。最近の投稿がスパムとしてマークされたようです。内容は技術的な質問ではあるものの、誤りだと思います。投稿をご確認いただき、適切であれば元に戻していただけますでしょうか。ご協力ありがとうございます。
投稿へのリンク: (JMP Pro 混合モデルでスライスをテストできますか?)
アルベルトJD2000による
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Can-Testing-slices-in-JMP-Pro-Mixed-Model/mp/876317#M103954
こんにちは。JMP Pro 18.1.0の混合モデルパーソナリティを使用して、1つの反復測定因子（時間、3つのサンプリング）と3つの被験者間因子（種、色、灌漑、それぞれ2つのレベル）を含む4元配置完全実施要因分散分析を行っています。 AICc値に基づいて最適な適合度を提供するため、AR（1）反復共分散構造を使用しています。 分析の結果、有意な4元または3元相互作用はありませんが、2元相互作用が複数あることがわかりました（下記参照）。 2元相互作用を調査するために、たとえば、種の各レベルで期間についてTukeyの平均分離を行い、各期間で種についてt検定を実行したいと思います。 ただし、種x期間の相互作用におけるすべてのペアワイズ比較には興味がありません（つまり、時間1の種1を時間3の種2と比較することは意味がありません）。 また、可能であれば統計的検出力を希釈することは避けたいと思います。このシナリオでは、ユーザー定義推定は機能しません。これは、ユーザーが各因子について少なくとも1つの水準（関心のある交互作用に含まれないものも含む）を選択する必要があるためです。種と期間の交互作用を調査する場合、色と灌漑のすべての水準で値を平均化する必要があります。基本的にはスライス検定を行いたいのですが、混合モデルの出力ではそれが選択できないようです。また、反復測定にAR(1)構造を使用しているため、標準最小二乗法ではこれらのデータを分析できません。このシナリオで単純効果を分析するためのアドバイスはありますか？
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