幫助回歸我正在比較3組患者的胰島素抵抗（連續變量），但體重指數（連續變量）影響胰島素抵抗。使用JMP，如何通過“調整”BMI對組的影響來比較這三組（從而消除其對比較的影響），因為BMI在三組之間存在顯著差異（通過ANOVA）。
回复：幫助回歸非常感謝。我完全理解。這只是具有更多變量的更大數據集中的代表性樣本。我只是想知道從哪裡開始尋找。
回复：幫助回歸最終聲明的p值為0.0157（主要組在效果測試下的線）。BMI的影響已被刪除。空白區域應為最小二乘方法，您現在的報告中沒有。您可以通過Response HOMA-IR從紅色彈出三角形中獲取它們，然後選擇Estimates> Multiple Comparisons。這也將使您逐組進行比較，以聲明（例如）A組與B組不同等。
但是要小心謹慎。這種模式顯著缺乏契合度。您應該調查並刪除它，因為它表明模型中可能缺少某些東西（可能是交互？）。請記住，分析不僅僅是您要求的一行摘要。
回复：幫助回歸非常感謝。它表明BMI非常重要（附圖）。我現在如何比較三組之間的HOMA-IR（並消除BMI的影響）
我的最後聲明會說。
當調整BMI時，亞組之間的胰島素抵抗為____ vs ____ vs _____（p = 0.xx）
回复：幫助回歸您需要使用Fit Model。Y是你的胰島素抵抗力。您有兩個X術語放入模型：組和BMI。您可能還想要介入這兩個術語之間的交互。您將看到一個效果測試報告，它將告訴您組的重要性。您還將獲得BMI和交互項的重要性測試。
