<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我相信我錯誤地設置了數據表。 我想做的是對這些數據進行多變量分析。 我想確定細菌菌株的主要影響（EC vs. SE）和表麵類型（註釋與控制）隨著時間的推移。 因此，我想看看應變之間是否存在顯著差異，如果控制和音符之間的數字是否顯著不同，那麼數字會隨著時間的推移而下降。 馬克，謝謝你，非常感謝任何建議
嗨mkrb，
正如Lou建議的那樣，這些數據的堆疊格式將更易於分析。似乎混合效應線性模型在這種情況下是合適的。如果你正在使用JMP Pro 11，你可以在Fit Model中使用新的混合模型個性，或者如果你沒有使用Pro或者使用早期版本的JMP，你仍然可以通過標記最小二乘法來做混合模型效果隨機。以下是我生成該分析的步驟：
1。為了堆疊數據，我使用了Tables> Stack。然後我將四個響應列添加到“堆棧列”部分，並將“數據”重命名為“Y”，將“標籤”重命名為“條件”
2。如果我們想要分析這些因素，我們需要將你的兩個因素（Ec vs Se和註釋vs控制）的水平分開。我們可以通過兩次使用Cols> Recode來創建兩個新變量。首先選擇數據集中的“條件”列，然後選擇“列表”>“重新編碼”。以下是我所做的重新編碼的屏幕截圖，並確保為新列選擇“新列”評級而不是“就地”（否則將寫入值）。 這些將做的是創建兩個新列，每個列獨立地具有每個因子的級別。這在我們稍後定義混合模型時很重要。
3。將兩個新列重命名為具有合理的名稱。我正在使用細菌菌株和表面。
4。我們現在可以定義混合模型，它將考慮（即明確建模）數據點之間的統計依賴性（通過在同一實驗單元上重複觀察而引入）。我們將使用Analyze> Fit Model。從現在開始，您將可以使用許多不同的模型，每個模型都有自己關於數據協方差結構的假設。我喜歡首先使用具有隨機斜率的最大模型和跨越固定結構的實驗單元的截距。模擬研究表明這些模型可以更好地推廣（例如 http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0749596X12001180 並且我發現每個測試中的分母誤差的含義更易於解釋（例如，某些效應或相互作用的大小在實驗單元中的差異程度）。 以下是在為每個實驗單元復制整個實驗結構時生成此類模型的一般步驟（這是您在此處所有 - 每個重複都在所有實驗級別上進行測量）。如果將單元嵌套在其他因子中，則此啟發式方法不適用。
一個。 全因子（宏） 只有你的固定因素（或階乘分類 ，這將產生一個有序的清單）
灣 全因子（宏） 您的固定因子和實驗單位（JMP不會重複術語，因此這只產生實驗單位的來源並與實驗單位交叉）。確保標識各個單元的列建模為標稱值。
C。將與實驗單位相關的所有效果標記為隨機效應
d。刪除您沒有適合自由度的條款*
*這實際上是可選的。JMP足夠智能，可以知道效果何時與殘留錯誤混淆，並將從模型中刪除這些術語。
上述內容比寫出來時更簡單。這是我用你的數據定義模型的快速視頻：
<script>LITHIUM.OoyalaPlayer.addVideo('https:\/\/player.ooyala.com\/static\/v4\/production\/', 'lia-vid-1oNWQ5ODE6n7-56cn_Flc-y1Krjm0CuBw400h300r114', '1oNWQ5ODE6n7-56cn_Flc-y1Krjm0CuB', {"pcode":"ltbGkyOjMl3V3pZ3Trn6T2z1_rjF","playerBrandingId":"ODI0MmQ3NjNhYWVjODliZTgzY2ZkMDdi","width":"400px","height":"300px"});（在我的視頻中查看）
5。點擊跑你會看到分析的結果。該固定效果部分可能是最感興趣的。
我喜歡打開探查從一開始紅三角菜單>> 因子分析 >> 探查 。我也喜歡打開 LSMeans情節對於每個因素，可以通過擴展來部署效果細節部分，然後下紅色三角形對於每個源，您可以打開圖並請求進一步測試。如果要一次打開所有繪圖，請在單擊紅色三角形以打開繪圖之前按住控制鍵。一旦你請求了你可以放手的情節，這將告訴JMP你想要廣播命令。如果你在mac上，你將使用命令鍵。
我附加了重構數據集，其中包含為分析保存的腳本。
我希望這有幫助！
朱利安
比較兩個時間序列數據很困難（我個人不知道如何在JMP中執行此操作）。請檢查附加文件，保存在其中的腳本。這是你想做的嗎？
