控制标称 2 级因子编码问候，
我无法理解 JMP 对简单 2 级因子设计的编码。 由拟合模型（标准最小二乘法、效应筛选）创建的编码表的 (-1,1) 水平与设计表图案和关联列值顺序相反。
我附上了一个示例设计，其因子级别命名为跟踪低和高级别 (Full Factorial-Nom.jmp)。 三个因素是字符/名义，一个是数字/名义，只是为了看看它是否被区别对待。 设计模式列正确识别级别，每列的 Value Order 属性也正确。 到现在为止还挺好...
拟合主效应模型后，将编码表的水平颠倒。 我已将结果与粘贴的原始模式列一起附上以供参考（编码表-Nom.jmp）。 我知道模型在数学上是正确的，符号相反，但我发现它在实践中很麻烦，特别是在更大和更复杂的分数设计中，我经常使用编码级别进行诊断，导出到其他软件等。
我注意到数据表中的编码属性对于名义列类型是不可访问的。 这是为什么？ 我可以颠倒列值顺序以正确编码，但当然，绘图级别是颠倒的。 我在这里遗漏了一些明显的东西吗？ 在发布之前，我查看了文档和其他线程。
感谢您的任何见解-
- 汤姆
数据表美国能源部回复：控制标称 2 级因子编码抱歉，我想我没明白你的问题。 所需的因子编码是以零为中心等距的。 这在历史上解释了参数估计需要“补偿”水平值差异的可能性，因此难以比较估计。 编码“标准化”了参数估计。 现在，无论您是否编码，它都是在后台完成的。 分类因子（例如 Joe 和 Mike）的编码是任意的。
我不明白的是，当您使用拟合模型分析数据集时，您根本不会更改数据集。 进行分析时不会得到新表。 所以我不明白你是如何或为什么创建第二个数据集的？
回复：控制标称 2 级因子编码谢谢。 实际上，我并不是在质疑编码的必要性或原因，或者用于各种对比的不同参数化。 我追求更简单的东西，因为我经常使用模型编码以及命名因子表。 对于使用和到零对比的两级情况，为什么 JMP 不使用直观 (-1) 表示“较低”因子级别，而 (+1) 表示“较高”级别设计数据表？ 有没有办法强迫它？
谢谢，
- 汤姆
回复：控制标称 2 级因子编码抱歉，我必须让其他人回答，因为我仍然对这个问题感到困惑。 乔和迈克哪个更高？ 绿色和红色哪个更高？ 这些是任意的，编码没有逻辑顺序。 您在解释参数估计时有困难吗？ 您可以在添加因子时指定实验设计中的哪个级别。
回复：控制标称 2 级因子编码
@statman写道：
抱歉，我必须让其他人回答，因为我仍然对这个问题感到困惑。 乔和迈克哪个更高？ 绿色和红色哪个更高？ 这些是任意的，编码没有逻辑顺序。 您在解释参数估计时有困难吗？ 您可以在添加因子时指定实验设计中的哪个级别。
只是为了澄清任何想看这个的人。 正如 statman 指出的那样，我在添加因子和创建设计时确实指定了因子水平。 JMP 创建的“模式”列确认这些级别已建立。 为了解释这个例子，我还在因子级别名称中使用了“低”和“高”使它们“非任意”。 所以这个设计很适合我的目的。 见开幕帖中随附的设计表。 我的问题不是关于设计，而是关于为什么建模平台以与既定设计级别不一致的方式对其进行编码。 也就是说，为什么编码矩阵 (-1,1) 的符号与设计相反？
- 汤姆
