JMPでのネスト皆さん、こんにちは！データのネスト構造をJMPのウィンドウにうまく変換できません。農業用肥料に関する研究があり、対照群（肥料ゼロ）と10種類ほどの処理群（肥料1、2など）があります。各処理群には2つの水準（低施肥量と高施肥量、LとH）があります。つまり、「水準」は「処理」の中にネストされています。主な処理効果（「肥料は異なるか」）と、低施肥量と高施肥量が異なる肥料で異なるかどうか（例えば、処理*水準効果）を知りたいのです。JMPでこれを適切にコーディングするにはどうすればよいでしょうか？よろしくお願いします！
基本的なデータ分析とモデリングJMPでのネストについてそれはどの試験ですか？
JMPでのネストについてご質問の意味がよく理解できないのですが、実際の低濃度と高濃度は肥料の種類によって異なるということですか？もし構造が入れ子構造になっているとしたら、相互作用効果を推定することはできません。モデルは次のように記述できます：Y = F + R[F]
同じ割合であれば、10×2要因計画（対照群を含む）となります。この場合、Y = F + R + F*Rとなります。
F はカテゴリカルなので、多項式項はありません。
JMPでのネストについてこんにちは@cmc 、
@statmanからの優れたガイダンスに加えて、ネストされた因子に関連する JMP ヘルプ セクション、より正確には、モデル項のランダムな役割なしでモデルを定義するのに役立つネストされた因子の例を読むことができます: https://www.jmp.com/support/help/en/19.0/#page/jmp/example-of-a-twofactor-nested-random-effects-model.shtml#ww893945
この回答がお役に立てれば幸いです。
JMPでのネストについてstatmanさん、ありがとうございます！はい、確かに各肥料の低施肥量と高施肥量は同じです。つまり、2つ目のモデル（Y = F + R + F*R）は機能しますが、問題は対照群です。対照群には施肥量が1つ（施肥量ゼロ）しかなく、これは処理施肥量（施肥量には施肥量がゼロとは異なる2つのレベル、例えば肥料100 kgと肥料150 kg）とは異なります。つまり、この場合、対照群を分析に含めると交互作用を推定できません。では、解決策としては対照群を除外し、別の分析で実行するのでしょうか？それとも、すべてを対照群で相対化し（例：対照群に対する％変化）、10 x 2の因子分析を実行するのでしょうか？施肥量を肥料内にネストできず、かつ施肥量と肥料量の交互作用を推定できない場合は、どちらでも良いのでしょうか？重ねて感謝いたします！
JMPでのネストについて「正しい」答えはありません。0を最低水準として用いる（あるいは3水準設計を用いる）、例えば%といった具合です。実際に0を使うことがあるでしょうか？なぜ0の肥料と比較する必要があるのでしょうか？答えを出そうとしている質問や実験の動機によって大きく左右されます。勝者を選ぶのか、因果メカニズムを理解するのか。誰かが3水準以上の要因を調査するたびに、私は「勝者を選ぶ」という別の考えが浮かびます。農業の現場であれば、ノイズを考慮した上で肥料の種類と量を理解することに、私はより関心があります。土壌の肥沃度、土壌の準備、周囲の環境、種子のばらつき、測定誤差などです。肥料の効果を評価し、変化するノイズに対して効果が一貫しているかどうかを判断するために、ブロッキング法などの戦略を提案します。
「残念ながら、将来の実験（将来の試験、明日の生産）は、この実験に影響を与えるものとは異なる環境条件（温度、材料、人々）の影響を受けるでしょう…それは、主題に関する知識によってのみ、そしておそらくさらなる実験によって助けられることによってのみ可能となります。 （強調追加）より広範囲の条件をカバーし、間違えるリスクを負ってでも、将来の環境条件が今日のものと十分に同じであり、手元にある結果を使用できるかどうかを判断できるようにするため。」
デミング博士
