JMP 13-邓内特去了哪里？当我们在筛选新菌株以控制效果时，我在温室试验中使用了Dunnett。 它曾经在下拉菜单中“实时”显示，您可以在其中选择比较类型（Tukey，Student's T，LSMeans Contrast等）。 它不再是一个选择。 有谁知道在哪里可以找到Dunnett选项，或者您知道如何将一种处理方法与现在可用的选项进行比较？
回复：JMP 13-邓内特去了哪里？我们可以在使用的模型类型中编写Dunnett脚本吗？
回复：JMP 13-邓内特去了哪里？该附件无效，并且Dunnett无法用于该平台。我们只需要等待他们完成它！
杰斯珀
回复：JMP 13-邓内特去了哪里？抱歉，我很久没有跟进了。我正在休产假。 我想念你的依恋吗？
回复：JMP 13-邓内特去了哪里？请查看附件。
回复：JMP 13-邓内特去了哪里？Dunnett未针对REML实施。
如果有某种计算上的原因导致不可能或特别麻烦，我不知道。
也许它尚未实现-我将其添加为JMP开发的希望。
回复：JMP 13-邓内特去了哪里？我认为如果您仍然想在模型中包括随机效应并进行Dunnett检验。也许您可以将方法从REML更改为EMS。然后可以在具有随机效果的模型下运行Dunnett。
布儒纳
回复：JMP 13-邓内特去了哪里？我有一个理论，也许MTOF可以告诉我是否偏离目标。
我的猜测是您的模型中有“治疗”，并且已为其分配了“随机”属性。对于JMP，“随机”属性告诉建模平台您是从一组较大的“治疗”中采样的，但是您实际上对“治疗选择”如何影响结果并不感兴趣，您只知道“治疗”选择会影响结果，并且您想要估计多少。换句话说，没有基线控制“治疗”，因为治疗不是您控制的东西，而是发生的事情。因此，从JMP的角度来看，Dunnett的测试是不合理的，因为没有诸如对照随机样本之类的东西。
我的建议是尝试从“治疗”中删除“随机”属性。我假设您控制的是什么处理方式（产品A与产品B），并且想要比较它们，因此可以安全地将其视为固定效果。
为了进一步说明，我在JMP帮助中找到了这个说明，可能比我做的更好：
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随机效应
随机效应是一个因素，其水平被认为是来自某些人群的随机样本。通常，随机效应的精确水平通常不重要，而正是感兴趣水平所反映的变化（即方差成分 ）。但是，在某些情况下，您希望预测给定水平的随机效果的响应。从技术上讲，随机效应被认为具有均值零和非零方差的正态分布。
假设您对两个特定的烤箱对模具收缩的影响是否不同感兴趣。一个烤箱一次只能处理一批50个模具。您设计了一个研究，将三个随机选择的批次（每批次50个模具）分别放置在两个烤箱中。一旦处理了批次，就测量从每个批次中随机选择的五个部分的收缩率。
请注意，批次是具有六个级别的因子，每个批次一次。因此，在模型中，您包括两个因素：烤箱和批次。因为您特别想比较每个烤箱对收缩的影响，所以烤箱是固定的。但是您对这六个特定批次对平均收缩率的影响不感兴趣。这些批次代表可以为该实验选择的全部批次，分析结果必须对此进行概括。批处理被认为是随机效应。在该实验中，就所有可能的批次之间的收缩率变化而言，批次因子是有意义的。您的兴趣是估计它所解释的收缩率变化量。（请注意，批处理也嵌套在烤箱中，因为在一个烤箱中一次只能处理一批。）
现在，假设您对采用两种进食方式的母鸡的鸡蛋重量感兴趣。随机将十只母鸡分配给饲喂方案：将五只分配给饲喂方案A，将五只分配给饲喂方案B。但是，这十只母鸡具有一些遗传差异，这些差异在研究设计中并未考虑。在这种情况下，您可能会对某些特定母鸡的鸡蛋的预测重量以及母鸡之间鸡蛋的重量变化感兴趣。
回复：JMP 13-邓内特去了哪里？那是13.1，但我仍然安装了JMP 12进行比较。查看您的报告，您似乎已将随机属性赋予了治疗ID号，并且您正在使用REML对其进行分析。当我在12或13中执行此操作时，不能选择使用Dunnett。我还不知道为什么，但是我正在深入研究统计细节，以查看是否有原因或仅仅是一个疏忽。
JMP12 JMP12
JMP13 JMP13
回复：JMP 13-邓内特去了哪里？您有12或13岁的哪个版本？这是我的效果详细信息如下所示：
回复：JMP 13-邓内特去了哪里？您通常使用哪个平台？在“ Fit Y by X”平台中，Dunnett的位于“热点”菜单中的“比较均值”下，而在“拟合模型”中，则位于“效果详细信息”的热点菜单下。
