確定實驗顯著影響的方法我正在嘗試分析大約 60 個實驗。 每個實驗都有很多（大約 30 個或更多）不同的連續和分類因素（過程變量），並且對於每個實驗，都測量了各種響應（大約 10 個）。 不幸的是，實驗不是用實驗設計方法進行的，兩個實驗之間通常只有一個變量發生變化（但從長遠來看，如果比較實驗 1 和 60，可能會有很多變化).
是否有任何有用的分析方法來確定對每個因素的最顯著影響，如果可能，還可以確定影響大小。 這真的對我有很大幫助，因為目前我正試圖通過一次比較兩個實驗來找出最重要的影響。 此外，識別數據中的任何模式也會有所幫助。
提前謝謝你，丹尼爾
回复：確定實驗中顯著影響的方法你好@Danijel_V ,
事實上，您可以以任何一種方式使用該平台。 如果您添加大量潛在預測變量，並且只添加一個響應，您將收到相同類型的輸出。 當您包括多個預測變量和多個響應時，您將獲得所有可能的組合。
@朱利安
回复：確定實驗中顯著影響的方法感謝您的建議，我一定會更深入地研究響應篩選。 但是，正如我所見，響應篩選主要是為了查看哪些響應具有特定因素（僅 1）的影響。 我更感興趣的是相反的分析，所以哪些因素對某個響應的影響最大。 有沒有與響應類似的方法？
回复：確定實驗中顯著影響的方法你好@Danijel_V ,
你有沒有調查過響應篩選JMP 中的平台（分析 > 篩選 > 響應篩選）？ 至少它可以幫助指導您在大量比較中檢測主動效應的過程（錯誤發現率校正將對您有用，我敢肯定）。 我在下麵包含了一個網絡研討會錄音，它也演示了該功能，但是當您深入了解該平台時，我建議您閱讀我上面鏈接的文檔。
@朱利安
