<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />データテーブルの設定が間違っていると思います。 私がやりたいことは、このデータに対して多変量解析を実行することです。 細菌株の主な影響を調べたい（EC vs. 時間経過に伴う表面の種類および表面の種類（ノート対コントロール）。 それで、ひずみの間に有意差があるかどうか、そしてコントロールとノートの間で数が有意に異なるかどうか、そして数が時間とともに減少するかどうかを見たいです。 アドバイスをいただければ幸いです。
こんにちはmkrb、
Louが示唆しているように、これらのデータのスタック形式は分析に適しています。このような状況では、混合効果の線形モデルが適切であると考えられます。JMP Pro 11を使用している場合は、Fit Modelの新しい混合モデルパーソナリティを使用できます。あるいは、Proを使用していない場合や以前のバージョンのJMPを使用している場合は、マーキングによって標準最小二乗法で混合モデルを実行できます。ランダムな効果。その分析を生成するために私が行ったステップは次のとおりです。
1。データを積み重ねるために、Tables> Stackを使いました。次に、4つのレスポンス列を[スタック列]セクションに追加し、[データ]を[Y]に、[ラベル]を[条件]に変更しました。
2。これらの要因を分析する場合は、2つの要因（EcとSe、およびnotesとcontrol）のレベルを区別する必要があります。これを達成するには、Cols> Recodeを2回使用して2つの新しい変数を作成します。まずデータセットの[条件]列を選択し、次に[列]> [再コード化]を選択します。これが私がした再コーディングのスクリーンショットです、そして、新しい列のために「その場で」よりもむしろ「新しい列」を選ぶことを忘れないでください（さもなければ値は上書きされるでしょう）。 これらが行うことは、各要因のレベルを独立して持つ2つの新しい列を作成することです。これは後で混合モデルを定義するときに重要です。
3。合理的な名前を持つように2つの新しい列の名前を変更します。バクテリアのひずみと表面を使っています。
4。これで混合モデルを定義できます。これは、データポイント間の統計的依存性を考慮に入れる（つまり、明示的にモデル化する）（同じ実験単位で繰り返し観察することによって導入されます）。Analyze> Fit Modelを使用します。これ以降は、データの共分散構造に関する独自の仮定を使用して、フィットできるさまざまなモデルがいくつかあります。私は最初にランダムな勾配を持つ最大モデルから始め、固定構造全体の実験単位を切片にします。シミュレーション研究はこれらのモデルがより一般化することを示しました（例えば http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0749596X12001180 そして各テストにおける分母の誤りの意味がより解釈しやすいものであることがわかります（例えば、ある効果や相互作用の大きさが実験単位によって異なる程度）。 これは、実験構造全体が各実験単位に対して複製されたときにこのようなモデルを作成する一般的な手順です（各複製はすべての実験レベルで測定されます）。このヒューリスティックは、他の要素の内側にユニットがネストされている場合は適切ではありません。
a。 完全階乗（マクロ） あなたの固定要因（または階乗ソート順序付きリストを作成します）
b。完全階乗（マクロ） あなたの固定係数と実験単位の合計（JMPは項を重複しないので、これは実験単位の情報源のみを生成し、実験単位と交差します）。個々の単位を識別する列が公称値としてモデル化されていることを確認してください。
c。実験ユニットに関連するすべての効果をとしてマークするランダム効果
d。あてはまる自由度がない用語を削除します*
*これは実際にはオプションです。JMPは、効果が残留誤差と混同されたときにそれを知るために十分に知的であり、それらの項をモデルから削除します。
上記は書き出したときの外観よりも単純です。これは、私があなたのデータを使ってモデルを定義した簡単なビデオです。
<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"});（マイビデオで見る）
5。クリック実行するそして、あなたは分析の結果を見るでしょう。の固定効果 sectionがおそらく最も興味深いものです。
私はオンにするのが好きですプロファイラ上から赤い三角形メニュー>> 因子プロファイリング >> プロファイラ 。私もオンにするのが好き LSMeansプロット各要因については、効果の詳細セクションの下に赤い三角形ソースごとにプロットをオンにして、さらにテストを依頼することができます。一度にすべてのプロットをオンにしたい場合は、赤い三角形をクリックしてプロットをオンにする前に、Ctrlキーを押したままにします。プロットを要求したら、手放すことができます。これにより、コマンドをブロードキャストすることをJMPに伝えます。Macを使用している場合は、コマンドキーを使用します。
分析用に保存したスクリプトを使用して、再構成したデータセットを添付しました。
これが役に立つことを願っています！
ジュリアン
2つの時系列データを比較するのは困難です（私は個人的にJMPでそれを行う方法がわかりません）。添付ファイル、その中に保存されているスクリプトを確認してください。これはあなたがやりたかったことですか？
たぶんあなたのデータテーブルは積み重ねられる必要がありますか？テーブル>スタック
