控制標稱 2 級因子編碼問候，
我無法理解 JMP 對簡單 2 級因子設計的編碼。 由擬合模型（標準最小二乘法、效應篩選）創建的編碼表的 (-1,1) 水平與設計表圖案和關聯列值順序相反。
我附上了一個示例設計，其因子級別命名為跟踪低和高級別 (Full Factorial-Nom.jmp)。 三個因素是字符/名義，一個是數字/名義，只是為了看看它是否被區別對待。 設計模式列正確標識了級別，每列的 Value Order 屬性也正確。 到現在為止還挺好...
擬合主效應模型後，將編碼表的水平顛倒。 我已將結果與粘貼的原始模式列一起附上以供參考（編碼表-Nom.jmp）。 我知道模型在數學上是正確的，符號相反，但我發現它在實踐中很麻煩，特別是在更大和更複雜的分數設計中，我經常使用編碼級別進行診斷，導出到其他軟件等。
我注意到數據表中的編碼屬性對於名義列類型是不可訪問的。 這是為什麼？ 我可以顛倒列值順序以正確編碼，但當然，繪圖級別是顛倒的。 我在這裡遺漏了一些明顯的東西嗎？ 在發布之前，我查看了文檔和其他線程。
感謝您的任何見解-
- 湯姆
數據表美國能源部回复：控制標稱 2 級因子編碼抱歉，我想我沒明白你的問題。 所需的因子編碼是以零為中心等距的。 這在歷史上解釋了參數估計需要“補償”水平值差異的可能性，因此難以比較估計。 編碼“標準化”了參數估計。 現在，無論您是否編碼，它都是在後台完成的。 分類因子（例如 Joe 和 Mike）的編碼是任意的。
我不明白的是，當您使用擬合模型分析數據集時，您根本不會更改數據集。 進行分析時不會得到新表。 所以我不明白你是如何或為什麼創建第二個數據集的？
回复：控制標稱 2 級因子編碼謝謝。 實際上，我並不是在質疑編碼的必要性或原因，或者用於各種對比的不同參數化。 我追求更簡單的東西，因為我經常使用模型編碼以及命名因子表。 對於使用和到零對比的兩級情況，為什麼 JMP 不使用直觀 (-1) 表示“較低”因子級別，而 (+1) 表示“較高”級別設計數據表？ 有沒有辦法強迫它？
謝謝，
- 湯姆
回复：控制標稱 2 級因子編碼抱歉，我必須讓其他人回答，因為我仍然對這個問題感到困惑。 喬和邁克哪個更高？ 綠色和紅色哪個更高？ 這些是任意的，編碼沒有邏輯順序。 您在解釋參數估計時有困難嗎？ 您可以在添加因子時指定實驗設計中的哪個級別。
回复：控制標稱 2 級因子編碼
@statman寫道：
抱歉，我必須讓其他人回答，因為我仍然對這個問題感到困惑。 喬和邁克哪個更高？ 綠色和紅色哪個更高？ 這些是任意的，編碼沒有邏輯順序。 您在解釋參數估計時有困難嗎？ 您可以在添加因子時指定實驗設計中的哪個級別。
只是為了澄清任何想看這個的人。 正如 statman 指出的那樣，我在添加因子和創建設計時確實指定了因子水平。 JMP 創建的“模式”列確認這些級別已建立。 為了解釋這個例子，我還在因子級別名稱中使用了“低”和“高”使它們“非任意”。 所以這個設計很適合我的目的。 見開幕帖中隨附的設計表。 我的問題不是關於設計，而是關於為什麼建模平台以與既定設計級別不一致的方式對其進行編碼。 也就是說，為什麼編碼矩陣 (-1,1) 的符號與設計相反？
- 湯姆
