使用 JMP 14 進行重複測量變異數分析的巨大 DF 分母我曾經使用 JMP 13 執行重複測量變異數分析，沒有出現任何問題。但現在我得到了 JMP 14 並使用相同的數據運行了方差分析，並以某種方式在“測試分母合成”下得到了“4326”作為 DF Den。在 JMP 13 中，這個值曾經是“42”，顯然新的 F 比變得更大了。我不認為我所做的有什麼不同（數據，如何設定），除了我現在使用 JMP 14 而不是 JMP 13，我真的不知道該怎麼辦。
有人可以讓我知道我缺少什麼嗎？
謝謝你！
回覆：使用 JMP 14 進行重複測量變異數分析的巨大 DF 分母感謝您的回覆以及對 JMP 書籍的參考。
我查了一下這本書，在第3章第197-198頁發現了以下內容：
“測試分母綜合
對於要測試的每個效應，建立 F 統計量。 此統計量的分母是均方，其期望是原假設下分子均方的期望。 此分母是根據與固定效應相關的變異數分量和值來建構或合成的。
Source 顯示要測試的效果。
MS Den 給出 F 檢定分母的估計均方。
DF Den 給出合成分母的自由度。 它們是使用 Satterthwaite 的方法建構的（Satterthwaite 1946）。
Denom MS 合成 給出分母合成中所使用的變異數分量。 殘餘誤差方差始終是該綜合的一部分。”
我還看了 Satterthwaite (1946)，但它對我來說技術性太強，無法理解。
同時，我也嘗試了更多的階乘組合。如果您可以查看附件中的圖像 1-3，您會發現，當某個因素與主題交叉時，相應的 DF Den 保持獨立，而其他因素的 DF Den 則被放在一起作為「Residual」。您能解釋為什麼在我的例子中會變成這樣嗎？
再次感謝你。
回覆：使用 JMP 14 進行重複測量變異數分析的巨大 DF 分母請從 JMP 內部查看幫助>圖書>擬合線性模型然後是書的最後一章統計詳情。 該章解釋了自由度的起源。
回覆：使用 JMP 14 進行重複測量變異數分析的巨大 DF 分母非常感謝您非常詳細的回應並嘗試運行更合適的模型。
我確實同意，我一直在嘗試盲目遵循該領域之前所做的事情並使用全階乘模型，並且沒有理論上的理由讓實驗跨越主體和所有相互作用。
但實際上我在問題 1' 中問了其他問題，所以請讓我再問一次並提供更多解釋：
請比較附件中的影像 1 和影像 2ab。圖1 顯示，當交叉所有可能的因子時，DF Den 列列出了不同因子的不同數字（從頂部開始：42、42、42、1050、42、42 ...），這也是我在Unix 中得到的結果-ranova 和 SPSS （一般 Linea 模型>重複測量>全因子，SS 類型 III） 。然而，當受試者未與圖像 2ab 中的其他因素交叉時，DF Den 列列出「疾病」為 42，但所有其他因素為 4326。也,圖 1 的 Denom MS Synthesis 列列出了不同因子的不同因子組合，而圖像 2ab 的 Denom MS Synthesis 列僅列出了除疾病之外的所有因子的「殘差」。為什麼會出現這樣的情況呢？
再次感謝你。
回覆：使用 JMP 14 進行重複測量變異數分析的巨大 DF 分母我對你的所有了解（即你的背景）和你的目的都是基於這個討論、這個數據集和建模嘗試，所以如果我的回答涵蓋了你已經知道的任何內容，請原諒我。
- 這個問題表明您在線性模型方面沒有很強的背景。
- 分母的 DF 是給定實驗單元的模型中觀測值數量和參數數量的函數。 JMP 擬合最小平方法平台中的參數化使得分類因子的參數數量比水平數量少 1。 因此，僅包含 Channel 就花費 25 DF。 將其與其他因素交叉很快就會產生大量參數，因此 DF 會發生很大變化。
- 估計方法（EMS 或 REML）的選擇也會影響分母的 DF。 這種差異就是推薦使用 REML 的原因。
- 另請注意，估計取決於數據的設計。 您是如何設計這項研究的？
- 除了使用 64 位元版本而不是 32 位元版本之外，無法在 JMP 內部更改 JMP 使用的記憶體量。 我不是 Windows 專家，所以我不知道如何從作業系統為應用程式分配更多記憶體。
你說你喜歡這個輸出，因為它與 SPSS 和 Unix-ranova 一致。 我建議模型應該基於其自身的優點，而不是用於估計參數的軟體。 在我看來，你的模型是過度指定的。
- 你的研究結構顯示沒有任何嵌套。 所有因素都是交叉的。 為什麼要在模型規格中加入這種複雜性？
- 您指定了完整的因子模型（即所有可能的交互作用）。 這些條款合理嗎？
- 你透過許多這樣的互動跨越了主題。 這些條款合理嗎？
- 您選擇 EMS 來估計模型和變異數分量。 為什麼要用這種低劣的方法呢？
您是如何選擇您喜歡的型號的？ 選擇這個模型的依據是什麼？ 模型選擇過程和標準是什麼？
例如，我從固定因子的完整因子模型開始，並添加主題作為隨機效應。 我能夠使用合理的模型選擇標準（例如簡約、AICc）來減少模型，
殘差分析顯示沒有模式或異方差或缺乏擬合。 殘差表示誤差存在一定的右偏。 這個模型對我來說似乎很合理。 另外，我希望使用 JMP、SAS、SPSS 或 Unix-ranova 以及 REML 程序來獲得與該模型相同的結果。
回覆：使用 JMP 14 進行重複測量變異數分析的巨大 DF 分母再次感謝您的快速回覆。
我現在必須道歉。很抱歉我記錯了我以前使用的型號。我發現我的舊筆記型電腦上仍然有 JMP 13（直到今年三月才好），開始使用它，最後想起我曾經輸入過所有可能的因素組合，包括主題，如附圖所示。透過這種方式，我可以獲得我向您展示的輸出，如 RepeatedMeasures.docx 檔案的圖像 3 所示。如果我嘗試使用 REML 代替 EMS，JMP 13 會抱怨記憶體不足。我還嘗試在我的新筆記型電腦上使用 JMP 14 運行相同的模型，但隨後我收到 EMS 和 REML 的「無法分配足夠的記憶體」錯誤訊息。
我喜歡這個輸出，因為它給出與 Unix-ranova 和 SPSS 相同的結果（通用 Linea 模型>重複測量>全階乘，SS Type III）。作為快速修復，我可以嘗試在我的舊筆記型電腦上使用 JMP 13 進行這幾個月的所有分析，但我仍然對原始問題進行了修改，如下所示：
1') 為什麼將所有可能的因素放入 DF Den 會發生如此大的變化（不同的因子對應不同的 DF Den，而對於除疾病之外的所有因子只有一個數字，對於 Denom MS 合成列，不同因子的不同因子組合與除疾病之外的所有因子只有“殘差”）？
2') 理想情況下，我想繼續在我的新筆記型電腦上使用 JMP 14 運行方差分析，但是有什麼方法可以分配更多記憶體嗎？
謝謝。
回覆：使用 JMP 14 進行重複測量變異數分析的巨大 DF 分母他們沒有什麼不同。 一點也不。
我將資料從 Excel 工作簿複製到 JMP 資料表。 我在「擬合模型」對話方塊中設定了與主題相同的全階乘線性模型作為隨機效應。 我使用 REML 與 JMP 14 擬合資料。 我儲存了擬合最小二乘分析的腳本，然後儲存了資料表。 我關閉了數據表和 JMP 14。 我啟動了 JMP 13，打開資料表並運行腳本。 結果是相同的。
然後，我將擬合模型作業提交給 SAS，該作業使用 PROC MIXED。 結果是相同的。 （SAS 過程中的不同參數化除外。）
因此，所有三種分析（JMP 13、JMP 14 和 SAS 9.4）所討論的分母的 DF 都是相同的 (4326)。
另外，正如我之前提到的，考慮到觀察數量和參數估計數量，這些 DF 似乎是合理的。
回覆：使用 JMP 14 進行重複測量變異數分析的巨大 DF 分母再次感謝您的快速回覆！
我對 Excel 與 JMP 格式感到抱歉，我可以看到，對於 REML（儘管它對 EMS 有所不同），不需要嵌套疾病內的主題。
但我原來的問題仍然存在：
1. 為什麼 JMP 13 和 JMP 14 的輸出如此不同？如果查看兩者的檢定分母綜合部分，JMP 13 部分列出了不同因子的不同 DF Den，而 JMP 14 部分僅列出了除疾病 (42) 之外的所有因子的一個數字 (4326)。此外，Denom MS 綜合列列出了 JMP 13 不同因子的不同因子組合，但 JMP 14 列出了除疾病之外的所有因子的「殘差」。
2. 如何恢復到先前使用 JMP 13 所獲得的輸出？我想使用 JMP 13 版本，因為它與 SPSS 和 Unix-ranova 的結果相符。
再次感謝你。
回覆：使用 JMP 14 進行重複測量變異數分析的巨大 DF 分母我認為沒有必要將主題嵌套在疾病中。 我驗證了沒有嵌套的結果是相同的。
回覆：使用 JMP 14 進行重複測量變異數分析的巨大 DF 分母如果您提供了 JMP 資料表，將會很有幫助。 我必須手動恢復“擬合最小二乘法”中的元資料和模型。
回覆：使用 JMP 14 進行重複測量變異數分析的巨大 DF 分母我使用 JMP 14 驗證了您的結果。
在我看來，幾乎一半的項，所有高階交互作用，都可以從模型中刪除。
對於 F 檢定的分母 (MSE) 有 4326 個自由度，我並不感到驚訝。 您從 4576 個觀測值開始，您的模型包含 208 個參數。 我不明白原始分析的 DF 為何只有 42。
回覆：使用 JMP 14 進行重複測量變異數分析的巨大 DF 分母這是附加的數據文件。
>非常感謝您的回覆。
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>我嘗試使用 REML，但結果與附圖相同。
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>我想知道你是否可以嘗試運行我的數據。如果你能的話，這真的會對我有幫助。我將附上>我的資料集和以下訊息。謝謝你！
回覆：使用 JMP 14 進行重複測量變異數分析的巨大 DF 分母非常感謝您的回覆。
我嘗試使用 REML，但結果與附圖相同。
我想知道你是否可以嘗試運行我的數據。如果你能的話，這真的會對我有幫助。我將附上我的數據集和以下訊息。謝謝你！
回覆：使用 JMP 14 進行重複測量變異數分析的巨大 DF 分母事實上，JMP 13 的結果顯示 F 檢定分母的分數自由度，這表示您使用 REML 來估計參數和變異數。 REML 是預設（也是推薦）的過程，因此這是有道理的。 另一方面，選擇 EMS 來使用 JMP 14 進行分析。 嘗試將 REML 與 JMP 14 結合使用。
回覆：使用 JMP 14 進行重複測量變異數分析的巨大 DF 分母非常感謝您的回覆。
我附上一個包含一些圖像的文件。希望他們能為您提供更多資訊。
圖 1 顯示了我如何使用 JMP 14 指定模型，圖 2 顯示了我現在獲得的輸出。我 100% 確定我使用了相同的資料集，並且 99% 確定（我無法再運行 JMP 13 來驗證）我使用了相同的模型規範，但我過去常常得到如圖 3 所示的輸出。
我不知道為什麼 DF Den 在兩個版本之間如此不同，並且想知道如何恢復到我以前使用 JMP 13 獲得的輸出。我將衷心感謝您的幫助。謝謝你！
回覆：使用 JMP 14 進行重複測量變異數分析的巨大 DF 分母我們對您的數據或分析的細節了解不多，但分母 DF 的增加表明您的模型 DF 較少。 您的預測變數的項數或等級是否較少？
