比较两个分类因素（包括交互作用）的平均值你好，
我正在分析过去一年收集的一些数据。 出于隐私原因，我不想深入研究它太多，但我认为我已经开发了一个实验的简化版本，我可以用它来提出问题。
我有一个采用 3x4 阶乘排列的随机设计。 我们会说我有一个“天”因素（第 1 天、第 10 天、第 30 天）和“治疗”因素（方法 A、方法 B、方法 A+B 和对照方法 C）。 我对响应变量“值”（表示他们在 100 分评估中的表现的数字分数）感兴趣。 对于日间和治疗的每种组合，假设我有 3 名参与者。 换句话说，我的数据是这样的：
| 天 | 治疗 | 价值 |
| 1 | A | 30, 31, 33 |
| 10 | A | 50, 52, 55 |
| 30 | A | 90、92、93 |
| 1 | 乙 | 32, 30, 31 |
| 10 | 乙 | 40, 41, 43 |
| 30 | 乙 | 75, 73, 76 |
| ... | ... | ... |
我想比较治疗和天数之间的值平均值以及天*治疗相互作用的控制。 所以我的问题是，如何在 JMP 中执行此操作？ 我使用的是“Fit Model”还是“Fit Y by X”？ 在前者中，我不明白我如何比较手段。 在后者中，我不知道如何合并交互效果。
我提前道歉 - 我的专业是计算机科学，而不是统计学，所以我的理解可能有点慢。 我对脚本答案很满意，但我更喜欢交互式解释。
回复：比较两个分类因素（包括相互作用）的平均值尽管我对统计学并不陌生，但我总是建议绘制结果。我将您提供的示例数据重新格式化为堆叠格式（通常称为方差分析格式）。 附表是绘制变异性图的脚本。
运行后，将鼠标（指针）放在水平轴右侧的“日”上，然后将“日”拖至“治疗”。
如果 A 与 B 之间的效应差异大小因日而异，或者日效应的大小因治疗而异（A 与 B），则拟合模型会发现显着的交互作用。 使用效果的图形表示来解释计算出的效果和交互作用的大小要容易得多。
仅供参考。
回复：比较两个分类因素（包括相互作用）的平均值嗨阿巴特，
“Fit Y by X”平台仅适用于 2 个变量。 当您分析 3 个变量时，您必须使用“拟合模型”。
现在在报告中选择主要热点（左上角的红色三角形）并转到“估计”=> 多重比较
该对话框提供了多种比较均值的方法。 您将在帮助中找到有关这些方法的更多信息： https://www.jmp.com/support/help/14/multiple-comparisons.shtml
我希望这有帮助，
塞巴斯蒂安
