双向方差分析“错误”<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我正在尝试运行具有两个主要效应的双向方差分析（不平衡）：效应 A 有 7 个级别（6 + 控制）；效果 B 有 4 个级别（3+控制）。 当我运行全阶乘时，JMP“忽略”控件，或者我在方差分析表中得到“丢失的 DF”并且没有结果。 到底是怎么回事？ 跟控制有关系吧...
回复：双向方差分析“错误”标记，
我可以粘贴此表格，因为它没有透露我正在研究的内容：
顺便说一句，“C”也是“Control”——我想如果我改变其中一个会有帮助。 这是交互作用表 - 效应 A 和 B 的结果相似，即控制交互作用为“不可估计”。 谢谢。 -LH
回复：双向方差分析“错误”嗨马克，
感谢您的回复，并对延迟表示歉意！ （这与上面给吉姆的信息相同）出于“安全”原因，我不得不省略列标题。 第 1 列是样本编号（例如 76-9）。 第 2 列是效应 A（例如 HN），第 3 列是效应 B（例如对照）。 效果A有7级，效果B有4级。 表中有几个响应变量。 在最初的双向方差分析运行期间，我使用了第 11 列（右数第四列，例如顶部的 1.2）。 问题似乎出在控制水平上。 顺便说一句，每个重复有 10 个观察值（或测试子样本）；例如，有 10 个 HN x 低 x 4 个重复 = 40。 与控制同上。
我希望这是有道理的。 这是一项交互式研究，每次实验中都添加了两种治疗方法（A 和 B）。单元。
提前致谢！ -LH
回复：双向方差分析“错误”
嗨吉姆，
感谢您的回复，并对延迟表示歉意！ 出于“安全”原因，我不得不省略列标题。 第 1 列是样本编号（例如 76-9）。 第 2 列是效应 A（例如 HN），第 3 列是效应 B（例如对照）。 效果A有7级，效果B有4级。 表中有几个响应变量。 在最初的双向方差分析运行期间，我使用了第 11 列（右数第四列，例如顶部的 1.2）。 问题似乎出在控制水平上。 顺便说一句，每个重复有 10 个观察值（或测试子样本）；例如，有 10 个 HN x 低 x 4 个重复 = 40。 与控制同上。
我希望这是有道理的。 这是一项交互式研究，每次实验中都添加了两种治疗方法（A 和 B）。单元。 提前致谢。 -LH
回复：双向方差分析“错误”我将“运行完整阶乘”解释为您的模型具有两个主要效应和交互效应的术语。 我将“忽略控制”解释为您看不到该因子水平的估计值。 JMP 中分类因素模型的参数化使得不报告最后一个级别（认为 JMP 值排序），因为它等于其他级别估计值之和的负数。 也就是说，所有估计值之和必须为零。
单击顶部“拟合最小二乘法”旁边的红色三角形，然后选择“估计值”>“扩展估计值”以查看最后一个级别的结果。
回复：双向方差分析“错误”看不到您正在使用的数据表使得诊断问题变得非常困难。您可以附上数据表的副本吗？如果数据响应是机密的，您可以将响应数据设置为随机值。关键是效应 A 和效应 B 的值。
