多変量多重分析のオプション？6つの独立変数と3つの従属変数を持つデータを分析するオプションがJMPにあるかどうかを確認しようとしています。
再：多変量多重分析のオプション？はい。ただし、他の分析と同様に、何をしたいのかによって異なります（分析のポイントは何ですか？）。複数の要因と複数の応答を処理できるいくつかの可能性：MANOVA、PLS、ニューラルネットワーク、パーティションモデル。他にもあります。
再：多変量多重分析のオプション？しゅう迅速な返信ありがとうございます。私は、独立変数が5つの要因（二項要因）に割り当てられたリスクスコアであるデータセットを使用しており、これらのリスクが医療に関連しているかどうかを確認しようとしています（これら3つのうち1つは連続的で、2つは二分。また、これはネストされたデータなので、ネストされた効果を割り当てる必要があります。
再：多変量多重分析のオプション？適切な分析を提案するあなたの地域の背景はありません。適切な分析は、目的、データの収集方法、得られる洞察などに依存します。このフォーラムは、どの分析を実行するかではなく、JMPを使用して選択した分析を実行する方法を説明するように設計されています。
役立つ可能性のあるいくつかの質問/コメント。すべての分析の中心にあるのはモデルです。3つの個別のモデルではなく、3つの応答すべてをカバーする単一のモデルが必要な理由はありますか？多くの場合、複数の応答をカバーする単一のモデルを持つ理由はありません。これは、連続的な応答と2つのカテゴリ型応答があるため、特に状況に当てはまります。カテゴリカル応答は、連続応答とは異なる方法でモデル化する必要があります。多くの場合、各応答にモデルを個別に適合させることにより、単一の全体モデルよりも優れたモデルが可能になります。
ネストは、考慮したい技術を制限する可能性があるため、いくつかの問題を引き起こす可能性があります（一部の技術は、ネストを許可しないか、または関係しません）。統計モデリングに関するテキストをご覧になることをお勧めします。Neter、Kutnerなどによる線形統計モデルの適用 検討するのが良いかもしれません。分析には、JMPのFit Modelプラットフォームの使用が含まれる可能性が高いため、そのプラットフォームでJMPドキュメントを読むことも役立ちます。
この情報があなたを始めることを願っています。分析の実行に成功し、フォーラムに戻って、より具体的な質問についてコミュニティに助けを求めてください。
再：多変量多重分析のオプション？しゅうデータの説明に役立つと思ったので、これらすべての詳細を説明しました。私の質問は明確ではなかったと思います。私はこれに混合モデル分析を使用していますが、今はこれにSAS（proc mixed）を使用しています。JMPで混合モデルパーソナリティを使用しようとしたとき、二項従属変数をYに追加できませんでした。何か間違っているのに見つけられなかった場合は、JMPのドキュメントを調べてみました。
今後の分析のために、JMPのドキュメントをもう一度読むと思います。ありがとう、結構です。
再：多変量多重分析のオプション？現時点では、JMPは混合モデルでの名目上のまたは順序的な応答をサポートしていません（とにかく私の知る限りです！）。PROC MIXEDは、名目/序数の応答に適したオプションのように聞こえます。JMPからSASプログラムを呼び出すことができます。これは、JMPセッションにとどまる実行可能なオプションですが、PROC MIXEDにこれらの応答の分析を実行させることができることに注意してください。
再：多変量多重分析のオプション？しゅう迅速な対応ありがとうございました。これにより、混乱が解消されます。
