為什麼方差分析表給出不同的結果？你好，
我正在嘗試建立一個線性模型，其中 X1 = 時間和 X2 = 治療。 當我使用“擬合模型”工具時，我發現方差分析表和效果表存在差異（下面的屏幕截圖）。 平方和列應該加到相同的總數（在本例中為 6277.9477），對嗎？ 效果測試下的 SS 不等於此值。 為什麼會這樣？ 我誤解了這裡的計算嗎？ 或者這是 JMP 中的錯誤？
非常感謝！
回复：為什麼方差分析表給出不同的結果？不，我不會把第三類平方和加起來作為分母。 該分母沒有實際意義。
如何計算“% Variance Explained”將取決於您試圖傳達的信息。 通常，人們會使用 I 型 SS 除以模型 SS，因為 I 型 SS 將加到模型 SS。 然後您的百分比將增加到 100%。 這是一個“% Variance Explained”，但這些結果將取決於您放置模型項的順序。
您可以使用 III 型 SS 除以 SS 型。 這將導致總百分比不同於 100%（應該小於 100%）。 在這種情況下，您的結果實際上是“在考慮所有其他模型項後解釋的附加百分比方差”。
由於這些問題，我不太喜歡確定為每個術語解釋的百分比方差。 您可以使用 JMP 提供的其他方式對項的重要性進行排序，例如也顯示項影響量級的效果匯總表。
回复：為什麼方差分析表給出不同的結果？感謝丹的澄清。我可以問一個後續問題：如果我想知道每個術語 A、B 和 A*B 解釋的方差百分比，我可以使用每個術語的“平方和”作為分子和（總結“三的平方和”作為分母？ 我的意思是不要使用“Model SS”。
回复：為什麼方差分析表給出不同的結果？感謝您的反饋，Dan - 非常感謝。
回复：為什麼方差分析表給出不同的結果？還有一件事。 如果您想要類型 I 平方和，請從響應名稱旁邊的紅色三角形中選擇估計值 > 序貫檢驗。
回复：為什麼方差分析表給出不同的結果？這不是正交的意思。 正交意味著在刪除項時 SS 將保持不變（無論使用哪種類型的 SS）。 正交與項輸入模型的順序無關。
回复：為什麼方差分析表給出不同的結果？謝謝丹。如果我可以問後續...
該實驗是具有 7 個時間點、4 個處理和 2 個重複的全析因實驗。 我的理解是，在平衡設計中（就是這樣），因素是正交的，因此 I 類、II 類和 III 類平方和應該完全相同。 那麼為什麼他們會不同呢？
回复：為什麼方差分析表給出不同的結果？這不是 JMP 錯誤。 如果您使用所謂的 I 型平方和（I 型 SS），則平方和將相加。 I 型 SS 的問題在於它依賴於順序。 這意味著模型 A、B 和 A*B 會給出與模型 B、A、B*A 不同的結果。 因此，除了“手工”計算外，通常不使用 I 型 SS。
JMP 使用的是類型 III 平方和（類型 III SS）。 這通過僅在所有其他項已放入模型後計算項的 SS 來消除順序依賴性。 這提供了穩定的估計，但它們不會添加到模型 SS 中。
