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这是一个有关实验设计的问题 大致上是这样的, 我有48个不同的sample,假设是同基因型物种好了 分别培养在两种不同的环境中(A 环境 and B环境) 而每个培养过程皆独立重复10次 所以我会得到 48 X 2 X 10 = 960 个sample 但是我如果要比较不同基因型在不同培养环境中的差异(长得高度 或是基因表现量) 利用ANOVA的原理去分析,应该如何下手? ANOVA table 应该长什麽样子? 哪些是random effects 哪些是fix effects 我自己的理解是像这样,不知道对不对? Degrees of freedom Environments 1 Repeats 9 E*R 1x9 (??) Error 95-9-9-1 (??) total 95 model应该长成什麽样子 y=mu+E+R+E*R+error 像这样子吗? 如果要针对每一个effects都做F test的话? 所使用的分母是不是就会不同? 麻烦各位高手指教啦! --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 70.171.34.1
1F:→ genteel:你应该先了解ANOVA的目的或是做好样本分配 06/06 15:13
2F:→ genteel:再来思考检定问题 06/06 15:14
3F:→ gsuper:Y~ (AB) + (1.48) + (AB)*(1.48) + error 06/06 17:05
4F:→ gsuper:AB 为 random ; 1.48看你自己如何假设 ; 10重复为 fixed 06/06 17:05
5F:→ gsuper:若暴力一点 直接做 C92取2的事後比较(main effect analysis 06/06 17:06
6F:→ gsuper:不然就循序,检测(AB)+检测(1.48)+检测交互作用 06/06 17:07
7F:→ gsuper:之後再安排事後检定 06/06 17:07
8F:→ gsuper:件易你直皆用 random effect,避免mixed model 计算 06/06 17:08
9F:→ gsuper:可用 R的package R::car 里面的function去做 06/06 17:08







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