三向方差分析丟失 DF你好，
我在課堂上使用「完美」資料集學習了 JMP，但現在我嘗試透過使用附加資料運行三向變異數分析來將其用於我的研究工作。 一般來說，有三個不同的因素（當前、HRT 和溫度），我想查看一下。每個因素對結果的影響和交互作用（Inf pH）。 然而，分析中的「效果檢定」顯示「遺失的 DF」而不是 p 值。 我的資料集非常小（33 點），這可能是問題所在嗎？
這是我所做的：
1）分析->擬合模型
2) 插入“Inf pH”作為 Y 變量
3) 插入電流、HRT 和溫度作為具有 * 交互作用的模型效應（我也嘗試僅使用兩個因素進行 2 向方差分析）
4）使用「Std Least Squares」作為個性運作（我也嘗試了其他個性，但沒有成功）
我非常感謝任何有關如何處理此資料集的意見，以獲得“效果測試”p 值結果！ 非常感謝！
吉耀
回覆：三向變異數分析遺失了 DF非常感謝吉姆和馬克！ 這是一個很好的解釋，對我的分析絕對有幫助！
回覆：三向變異數分析遺失了 DF是的，吉姆，但你的觀點基本上是正確的。
一個設計好的實驗，可能比這個資料集小，可以提供更多的資訊。 活到老，學到老！
回覆：三向變異數分析遺失了 DF馬克是正確的……我錯過了底部當前為 100 的幾行。
回覆：三向變異數分析遺失了 DF只是對吉姆富有洞察力的回應添加一點：
Current 和 HRT 之間的混雜並不完美，但估計值的相關性可能足夠強，足以排除足夠的功效來確定它們的重要性，特別是如果您在模型中包含交互效應的話。
回到吉姆的回复，暫時假設這三個因素完全混雜，您可以使用此數據估計單向變異數分析模型，但是哪個因素的選擇是主觀和任意的。 數據不能用於確定實際上哪一個可歸因於對回應的任何影響。
回覆：三向變異數分析遺失了 DF吉耀,
您遇到的問題是您的效果相互混淆。你其實只有 2 組。一組的電流 = 100、HRT = 8 且溫度 = 10。第二組的電流=300，HRT=12，溫度=22.5。如果沒有對電流、HRT 和溫度的不同組合進行測量，則無法執行分析。也就是說，您需要進行 Current=100、HRT=8 和 Temp=22.5 的測量、Current=100、HRT= 12 和 Temp=10 的測量，以及 3 個因素的其他組合。對於「全因子」分析，您需要對 3 個因子的每種可能組合進行測量。也可以執行「部分因子」分析，但是，為了使其成為有效的分析，需要使用 DOE（實驗設計）來開發設計，以確保最終分析有效。
您可以對當前資料進行的唯一分析是單向分析。如果您選擇使用程式模型，只需指定因素之一。
