協方差的 2 路分析、重複測量我在 Mac 上使用 JMP Pro 14.1.0。 我想對協方差進行重複測量分析。
在我的數據中，受試者有兩個分組變量，種族/族裔身份（B v H v W）和性別（M v F），因此有六個身份和性別單元格。
有六個因變量，全部來自父母完成的評分量表，因此因變量可能是相關的。
每個單元格中的受試者的平均年齡略有不同，受試者年齡可能會影響因變量，因此我想在年齡上進行協變。
我在 JMP 中需要採取哪些步驟來執行此操作？
回覆：協方差的 2 路分析，重複測量我總是很驚訝馬克如何以如此少的投入提供如此好的建議... 無論如何，我還有一些額外的想法：
1. 什麼是「家長完成的評分量表」？ 您評估過這個測量系統嗎？ 評估者內部和評估者之間是否具有一致性？ 評估者內部/之間有多少差異？ 您只是對這些評級進行平均嗎？ 您如何處理評估者偏見？
2. 我不太清楚你所說的重複測量是什麼意思。 如果它們確實是重複的（多個數據點沒有改變治療組合），它們不會增加自由度。 所以看起來你將有 5 個 DF。 正如馬克指出的那樣，尋找線性關係是最合乎邏輯的（非線性種族/道德地位是不合邏輯的），因此你將不得不「放棄」一定程度的自由度來估計協變量的線性效應（沒有交互作用） ）。
3. 我通常會建議重複加入 DF 來研究協變數（模型中將同時具有固定效應和隨機效應）。
4. 使用固定效應的順序檢定（類型 1）和部分檢定（類型 3）分析（適合模型）協變數。 開啟 VIF（在參數估計中新增列）以尋找預測變數之間的相關性。
回覆：協方差的 2 路分析，重複測量謝謝。數據表已經按照你說的方式設定好了，所以很容易嘗試。我也會檢查你提供的那些參考資料
回覆：協方差的 2 路分析，重複測量我不太清楚這項研究的設計，但嘗試一下這種方法。 首先，建立一個資料表，其中包含種族/族裔身分、性別、年齡和六個回應的資料列。 在單獨的行中輸入每個回應。 換句話說，不要按「儲存格」預先匯總資料。
選擇分析 > 擬合模型。 選擇六個回應資料列並點擊 Y。 選擇身分、性別和年齡。 點選巨集並選擇階乘階數。 此模型假設存在交互作用的可能性（例如，年齡的影響可能因性別而異），但沒有非線性影響。 這是一個很好的起點。 請務必選擇右上角的「單獨調整」選項。 單擊運行。
請參閱“幫助”>“書籍”>“擬合線性模型”一書。 有幾個相關章節討論這些模型以及擬合最小二乘平台的選項和結果。
