線性模型中的均值檢驗嗨伙計，
我希望在擬合模型中有一個測試，如果總體均值是給定值，則可以返回“ p值”以觀察樣本中的數據。
當我對正在使用的數據運行REML模型時，得到以下最小二乘均值：
我想測試的是每個級別的總體平均值是否為零。我可以說出來，因為95％的置信區間對於p> 0.05的所有四個級別都不包括零。但是，我希望找出更小的尺寸。顯然，“皺紋NS”級的p會比“祖先”級的p大。
我已經瀏覽了菜單和幫助屏幕，但找不到解決方法。我的老闆（通常比我更了解JMP）建議我根據標準誤差，95％的置信區間和固定效應測試的自由度，對我進行“逆向工程”。
本質上，通過計算將標準誤差乘以這些自由度可得到95％置信區間的因子，那麼我應該能夠算出什麼百分比置信區間將僅排除零，那將給我p值我在尋找。
這聽起來是可行的，但我希望有一種更簡單的方法。有人有建議嗎？讓我知道更多信息是否有幫助。
多謝您的協助！
回复：線性模型中的均值檢驗我認為您可以使用 Ť -在這裡測試。分子是替代假設減去原假設，分母是估計的標準誤差。這個樣本 Ť 比率等級=祖先是（2.3213706-0）/ 0.25634312 = 9.0557164。然後從 Ť 具有適當自由度的累積分佈函數，在這種情況下為4.157。您可以通過打開腳本窗口來計算所有這些信息（選擇文件>新建>腳本 ），然後輸入以下代碼：
p value = 1 - t Distribution( (2.3213706 - 0) / 0.25634312, 4.157 );
我還添加了95％置信區間的計算。我得到這個答案：
請注意，小的差異是由於JMP窗口中的捨入值引起的。我沒有要使用的完整精度結果。當您處於分佈的末尾時，它會帶來很大的不同。
回复：線性模型中的均值檢驗好的，看起來效果很好。 謝謝一群！
