控制標稱 2 級因子編碼問候，
我無法理解 JMP 的簡單 2 水平因子設計編碼。 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) 水平與設計表模式和關聯列值順序相反。
我附上了一個示例設計，其因子水平被命名為跟踪低水平和高水平（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，並且每列的值順序屬性也是正確的。 到目前為止，一切都很好...
擬合主效應模型後，編碼表的級別被顛倒。 我已將結果與粘貼的原始模式列一起附加以供參考（編碼表-Nom.jmp）。 我知道該模型在數學上是正確的，但符號相反，但我發現它在實踐中很麻煩，特別是在更大、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標稱列類型是無法訪問的。 這是為什麼？ 我可以反轉列值順序以正確編碼，但當然，繪圖級別會反轉。 我在這裡遺漏了一些明顯的東西嗎？ 在發布之前我已經查看了文檔和其他線程。
感謝您提供任何見解 -
- 湯姆
實驗設計回复：控制標稱 2 級因子編碼你發布的內容很有道理，丹。查看“顯示預測估計”工具也很有幫助。 我會讓它在那裡休息。 謝謝你的耐心！
- 湯姆
回复：控制標稱 2 級因子編碼對於修訂後的文件，您將使用 JMP 的默認編碼。 低水平將顯示在參數估計中。 高級別參數估計值將與低級別參數估計值相反，因為您只有兩個級別。 查看此結果的一種方法是選擇紅色彈出菜單，然後選擇“估計”>“顯示預測表達式”。 我只複製了主要效果。
請記住，當您使用名義建模類型時，它們實際上只是名稱。 哪個值是“低”設置以及哪個值是“高”設置確實無關緊要。
如果您的因子是數字、連續的，則編碼公式為 X-Midrange(X)/( Range(x)/2)，與標稱因子的編碼方式不同。 由於您使用的是標稱，因此該公式不是也不能使用。 有關 JMP 功能的詳細信息，請參閱 JMP 文檔的擬合線性模型 > 標準最小二乘部分。 我已將部分解釋包含在附件中。
回复：控制標稱 2 級因子編碼謝謝，丹 - 你的回答觸及了問題的核心，描述了名義因素的編碼約定。 我理解你所寫的意思是列出的最後一個級別將被編碼為“基本級別”= +1。
很抱歉，在反轉 X1 的值順序以查看會發生什麼後，我錯誤地上傳了設計表。 為了重新開始，這裡有一個新的設計表，附有您所描述的所有因素設置的值順序：首先列出低級別，其次列出高級別。 請參閱下文，了解重新運行 DOE 創建後 X1 的默認值順序對話框。 其他因素水平也以同樣的方式列出。 當我重新分析時，我仍然得到與原始設計模式相反的編碼。 還附有更新的編碼表。
如果我在這裡誤解了某些內容，請告訴我 -
回复：控制標稱 2 級因子編碼我相信我明白你在說什麼。 每當存在名義因子時，就需要將其中一個級別視為“基本”級別。 按照慣例，它始終是列出的最後一個級別（在本例中為最高級別）。 這將導致參數估計值顯示為低水平。 您的完整 Facotorial-Nom 表未表現出該行為，因為表中的列屬性之一是值排序。 您已將其更改為針對所有因素進行逆轉。 所以你的“基礎”級別現在是低級別，而不是高級別。 這不是 JMP 提供的默認順序。
如果您重新運行 DOE 對話框腳本並創建一個新表，請查看值排序。 您將看到您的低級別列在第一位，高級別列在第二位。 現在填寫您的響應數據並重新分析，我想您會看到您希望的編碼。
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。 您在解釋參數估計值時遇到困難嗎？ 添加因子時，您可以指定實驗設計中的水平。
只是為了向任何想看這個的人澄清一下。 正如斯塔曼所指出的，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”列確認這些水平已建立。 為了解釋此示例，我還在因子級別名稱中使用了“低”和“高”，以使它們“非任意”。 所以這個設計很適合我的目的。 請參閱開篇文章中所附的設計表。 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)的符號與設計相反呢？
- 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。 您在解釋參數估計值時遇到困難嗎？ 添加因子時，您可以指定實驗設計中的水平。
回复：控制標稱 2 級因子編碼謝謝。 實際上，我並不是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。 對於使用和為零對比的兩水平情況，為什麼 JMP 不使用直觀的 (-1) 表示“較低”因子水平，使用 (+1) 表示“較高”水平（這些水平在設計數據表？ 有沒有辦法強制這樣做？
謝謝，
- 湯姆
回复：控制標稱 2 級因子編碼抱歉，我想我不明白你的問題。 所需的因子編碼以零為中心等距。 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，從而使得比較估計變得困難。 編碼“標準化”參數估計。 現在，無論您是否編碼，它都是在後台完成的。 分類因素（例如喬和邁克）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，您不會更改數據集。 進行分析時，您不會得到新表。 所以我不明白您如何或為何創建第二個數據集？
