我可以在混合模型中使用二分因变量（例如，逻辑混合模型）吗？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />如果我选择混合模型个性，那么选择一个二分的因变量，它跳出混合模型个性。我可以运行“名义Logistic”回归，但这不再给我随机效应的估计。
Re：我可以在混合模型中使用二分因变量（例如，逻辑混合模型）吗？再次感谢您的非常明确和快速的帮助。最好，杰夫
Re：我可以在混合模型中使用二分因变量（例如，逻辑混合模型）吗？您引用的加载项仅支持连续响应变量 - “ 这是 dd-In生成线性混合效应（随机和固定效应）模型项，用于涉及连续响应变量的单向或全因子重复测量设计（此时不支持分类响应） “ https://community.jmp.com/docs/DOC-6993
因此，加载项通过将数字名义变量视为连续的[0,1]标度来进行分析，这就是为什么您发现结果与混合模型个性的结果相同。
RE：“如果你随后将个性转换为名义逻辑，结果会发生变化，但正如你所看到的那样，结果模式（例如p值和结论）保持不变。”
我在这个数据中看到了混合模型和效果LR测试报告的固定效果测试报告中p值的相同显着模式，但情况并非总是如此。另外，请参阅我之前的回复中关于LPM和逻辑回归之间差异的评论。
Re：我可以在混合模型中使用二分因变量（例如，逻辑混合模型）吗？你好，我们又见面了，
并再次感谢你的帮助。
我附上了我正在使用的数据文件。
只保存了一个脚本，该脚本是使用重复测量添加创建的，但是使用混合模型对话与DV处理为连续的相同分析。
因此，如果您使用数据运行保存的脚本，您将获得随机效果模型，虽然变量本身被定义为标称，但结果与DV被定义为连续的结果相同（这只是意味着JMP犯了一个错误并运行分析将二分DV视为连续？）。
如果您随后将个性转换为名义逻辑，则结果会发生变化，但正如您所看到的，结果模式（例如p值和结论）保持不变。
建议？
再次感谢你。
最好，杰夫
Re：我可以在混合模型中使用二分因变量（例如，逻辑混合模型）吗？在0-1等级上将二分响应变量作为连续变量处理导致所谓的“线性概率模型”i n文学 。一个关键的批评涉及位于概率极限（0,1）之外的拟合概率。
如果没有看到你的分析，我只能就你的发现提出我的一般性意见“T 他在各分析中的固定效应非常相似，并得出相同的结论“： （1）逻辑回归的系数表示对数奇数比，而线性回归模型的系数是边际效应。它们通常不相同甚至接近; （2）随机效应模型通常会产生更有效的估计，因此关于固定效应的统计显着性的结论可能不同。
Re：我可以在混合模型中使用二分因变量（例如，逻辑混合模型）吗？你好，我们又见面了，
好吧，既然我已经解决了我的另一个问题，我想回到这个问题（后勤混合模型）。
因为我无法运行我认为应该使用的逻辑混合模型，所以我运行了另外两个分析。
在一个分析中，我使用拟合模型对话使用名义后勤人格，而在另一个分析中，我将二分因变量转换为连续变量。
固定效应在各分析中非常相似，并得出相同的结论，尽管混合模型给出了受试者内因子随机效应的附加信息。
因此，我的问题是一个解决方案是否明显不受限制（例如，强制二元变量被连续处理），或者是否具有随机效应信息的附加优势是否超过强制DV连续引入的风险。所有这些都是在两种分析中固定效应变化不大（结论不变）的背景下。
再次感谢，杰夫
Re：我可以在混合模型中使用二分因变量（例如，逻辑混合模型）吗？太好了，谢谢你的回复。
杰夫
Re：我可以在混合模型中使用二分因变量（例如，逻辑混合模型）吗？不，JMP Pro中的混合模型个性仅支持正态分布的因变量。
回复：我可以在混合模型（例如，逻辑混合模型）中使用二分法因变量吗？现在有这个：广义线性混合模型加载项
