多変量分散分析の実行方法私は数百人のSを抱えており、居住（都市、郊外、農村）および障害（はい、いいえ）に基づいて6つのグループの1つに分類されます。すべてのSsは約50項目の性格テストを受け、6つの特性が得られるようにスコアが付けられます。順序の影響を避けるために、テストでは項目が混在していますが、特性は相互に関連している場合があります。3（居住地）x 2（障害状態）分析で6つの特性を従属変数として分析し、必要に応じて重要な効果の追跡テストを行います。一部の統計プログラムでは、これは多変量分散分析と呼ばれる場合がありますが、JMPはどのようにこのような分析を行いますか？Fit ModelプラットフォームまたはMultivariate Methodsプラットフォームなどを使用しますか？
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Help ==>統計インデックス
統計のリストをクリックしてから、多変量またはMANOVAと入力すると、統計のリストが下に移動して、多変量の分散分析が表示されます。
これにより、必要なスタートが切れます。
これについては、Fitting Linear Modelのドキュメントで読むことができます。
Help ==> JMPドキュメントライブラリ
再：分散の多変量解析を実行する方法従属変数（y）の相関（および散布図）を見るには：[多変量法]> [多変量]で、すべてのyを追加します。 また、外れ値のテスト（テスト（Mahalanobis、Jackknife、et。al。）yのデータのタイプによって異なります）。（地域や障害ごとに相関を行うこともできます）。次に、対象のYに対してフィットモデルを実行し、2つの独立変数（居住と障害）をMacro>階乗の階乗として追加します。 これにより、2つの要因とそれらの相互作用の分散分析表と効果表が得られます。 近似モデルを実行するとき、2つの因子が名義型であることを確認してください。
