如何比较两条线性线之间差异的显着性你好。 我绘制了 2 条线性线，这是相对于工作占空比的化学浓度变化（理想与实际情况），并且我发现 2 条线性线并未相互重叠。 如何利用JMP分析显示两种趋势是否存在显着性差异？ 谢谢。
回复：如何比较两条线性线之间不同的显着性我也用这种方法分析了你的数据，得到了相同的结果。
p 值 = 0.4工作职责 * 案例意味着交互效应为零，因此两种情况的斜率相同。 您现在可以删除该术语以生成新模型。
事实是案件项显着（p 值 = 0.007）意味着这两种情况具有不同的 y 截距。 因此，这两种情况产生相互偏移的平行趋势线（共同斜率）。 您将案例项的估计添加到截距获取特定情况下的截距。 这截距与 0 没有显着差异（p 值 = 0.38），因此案件估计是每种情况的截距。 实际情况的截距为 -0.29，理想情况为 0.29。
当然，工作职责这个重要术语意味着浓度与这个因素线性相关。 它是线的斜率。
回复：如何比较两条线性线之间不同的显着性嗨马克，
再次感谢您的帮助，非常感谢:)
我用你的方法分析了数据，这是效果测试 Prob > F
结果。 我在下面提出了一些我不明白的问题。
工作职责 (<0.0001*) ~ 我想知道这对这个重要的意义是什么
不同之处？
Case (0.0067*) ~ 我可以知道这对这个重要的意义是什么吗？
不同之处？
工作职责*案例 (0.4079) ~ 交互作用不显着
不同之处
谢谢。
回复：如何比较两条线性线之间不同的显着性您可以使用统计学家所说的协方差分析 (ANCOVA)。 排列数据，以便有一列用于存放 X、Y 和分组变量。 选择分析 > 拟合模型。 在 Y 角色中输入响应数据列。 选择 X 和分组数据列，单击宏，然后选择全阶乘。 现在单击运行。 检查效果测试表。 如果交叉项（交互作用）不显着，则两组的斜率相同。 如果分组项不显着，则两组的截距相同。
