具有隨機效應的混合模型中回歸相互作用中參數估計的問題大家好，我正在尋找一個解決方案來理解廣告類別和強迫性購買分數之間的相互作用。我使用了具有固定效果和隨機效果語句的線性混合模型（“Stimuli ID”和“Subject ID”）。在沒有隨機效應語句的回歸中，您可以選擇使用“擴展估計”選項來獲取完整參數估計表，在混合效果模型的情況下，沒有選項。如何查看類別的回歸係數和顯著性水平，這隱藏在我的參數估計中？
Re：具有隨機效應的混合模型中回歸相互作用中的參數估計問題參數估計的測試是針對參數為零的零假設。這與分類因子的模型參數化是分開的並且不同，這要求估計總和為零。
Re：具有隨機效應的混合模型中回歸相互作用中的參數估計問題我有一個澄清問題。我是否正確理解參數估計表中的值（例如p值和係數）是否與參考類別進行比較？例如，如果我有三個交互Ad1 * CBS，Ad2CBS和Ad3CBS，那麼參數估計表中的p值只顯示交互Ad1 * CBS與參考類別Ad0CBS（未在參數估計中公開）顯著不同水平）？所以，如果我重新編碼價值訂購並獲得我的參考類別的值，它沒有說明這個交互與我現在設置為0的那個有很大不同嗎？
如果我想了解，CBS是否預測每個類別中的因變量是正確的，那麼研究參數估計表是不夠的，我需要運行虛編碼交互項回歸： http://www.restore.ac.uk/srme/www/fac/soc/wie/research-new/srme/modules/mod3/11/index.html ？
對不起我的困惑，我通常使用分類數據，這個案例仍然讓我感到困惑。
謝謝，
達莉亞
Re：具有隨機效應的混合模型中回歸相互作用中的參數估計問題非常感謝你，一切都很完美！
Re：具有隨機效應的混合模型中回歸相互作用中的參數估計問題由於JMP參數化線性模型中的分類效果，因此您可以看到除“最後”級別之外的所有參數估計值。級別的順序是（通常）字母或數字。您可以通過定義來更改此訂單並強制執行您自己的訂單價值訂購列屬性。通過這種方式，您可以創建另一個在最後一級沒有統計意義或實際重要性的級別。選擇包含廣告類別的數據列，選擇Cols> Column Info，單擊Column Properties，選擇Value Ordering，然後選擇並在值列表中向上移動最後一級。
