線形混合効果モデルを実行します。こんにちは、みんな、
私は現在、3つの独立した値と1つの従属値を持つプロジェクトに取り組んでいます。
私がやろうとしたのは、3元配置分散分析です。これが私のプロジェクトスーパーバイザーが私に返信したものです。
これを行ったのは、3つの独立変数を持つ線形モデルです（結果には3方向交互作用が含まれていることがわかります）。
回答者を変量効果として含めることができる線形混合効果モデルを実行できます。 繰り返し測定を行っているので、それがより適切です。
今、私は質問があります、そしておそらく、より多くの文脈を追加する必要があります。 しかし、たとえば、私は次のように分析を行います。
従属変数と独立変数1（最も重要なもの）の一元配置分散分析
2つの方法：従属変数と独立変数1、2
三者間：従属変数と独立変数1、2、3。
そして、これを実行したい理由は、独立変数が従属変数と相互に影響を与えるかどうかを確認するためです。
ただし、私のプロジェクトリーダーは、測定を繰り返したため、線形混合効果モデルの方が適切であると主張しているようです。誰かが私にそれがなぜであるかをおそらく説明できますか？
申し訳ありませんが、JMPなどは比較的新しいです。
分析Re：線形混合効果モデルを実行します。最初に行う必要があるのは、JMPドキュメントライブラリに移動して線形モデルのフィッティングドキュメントを開き、混合および変量効果モデルのレポートとオプションのセクションと混合モデルのセクションを読むことです。
JMPドキュメントライブラリは、[ヘルプ]プルダウンメニューから利用できます。
Re：線形混合効果モデルを実行します。こんにちは鵬
返信いただきありがとうございます、
私の従属変数は、刺激にさらされた後に参加者が示す刺激への応答です。 各参加者は4つの異なる刺激にさらされており、私は彼らの反応を計算しました。
私の主な独立変数は価格の影響ですが、香りのカテゴリと性別には別の2つの独立変数もあります。調べたいと思います。
私はビデオのステップをコピーしようとしました、そしてこれは私が得たものです。
Re：線形混合効果モデルを実行します。分析を指定する方法を見つけたようです。 JMP Proを使用している場合、「混合モデル」パーソナリティは、この主題に特化したもう1つのプラットフォームです。
スクリーンショットに含めていないので、指摘したいことが1つあります。 このような分析では、重要な部分は分散成分推定の結果を解釈することです。
私はあなたの分析と結果についてコメントするつもりはありません、あなたは上司と話し合うべきです。
Re：線形混合効果モデルを実行します。あなたがしたことは、あなたの観察が独立していることを前提としています。 上司が提案することは、あなたの観察が独立していないことを意味します。 「反復測定」が正しいヒントである場合は、自問してください。従属変数は何に対して繰り返し測定されますか？ たとえば、実験用ラットでの複数の測定、金属片での複数の測定、土地での複数の測定など。観察が独立していないが、独立しているかのように分析すると、間違った結論に達する可能性があります。
Re：線形混合効果モデルを実行します。私はそのようなコメントをしませんでした。
Re：線形混合効果モデルを実行します。こんにちは鵬、
何よりもまず、結果と解釈は私にあります、正しいです。
私が実際に見つけたのは、全階乗分析を行うアドインであり、私はそれを取り出しました。
だから、他に何かありますか分散成分は、コメントすることが重要な結果を推定しますか？
