做一个线性混合效应模型。嗨，大家好，
我目前正在从事一个项目，其中我有三个独立值和一个依赖值：
我尝试进行三向方差分析，以下是我的项目主管回复给我的内容：
您所做的是一个具有三个独立变量的线性模型（您可以看到结果包括三向交互作用）。
您可以建立一个线性混合效应模型，其中受访者可以作为随机效应纳入。这会更合适，因为您有重复测量。
现在我确实有一个问题，也许需要添加更多背景信息。但举例来说，我是这样分析的：
对因变量和自变量1（最重要的变量）进行单向方差分析
两种方式：因变量和自变量1, 2
三向为：因变量和自变量1、2、3。
我这样做的原因是想看看独立变量是否影响因变量以及是否相互影响。
但是，我的项目负责人似乎认为线性混合效应模型更合适，因为我进行了重复测量。有人能解释一下这是为什么吗？
抱歉，我问这个问题，我对 JMP 等还比较陌生。
分享和交流结果回复：做一个线性混合效应模型。我没有发表这样的评论。
回复：做一个线性混合效应模型。是时候和你的主管讨论了。
回复：做一个线性混合效应模型。除了这个问题，我还有：可以对相关观察进行双变量分析吗？ 我在问，因为它在数据表中有方差分析，当你评论两个变量之间是否存在相关性时，你使用的是这个值吗？
回复：做一个线性混合效应模型。嗨彭，
我似乎弄明白了为什么我的观察是依赖性的，因为我测量了参与者在刺激之前和每个参与者之后的反应。
所以这意味着不能进行方差分析。 在类似我自己的实验中，人们进行单向方差分析以找到Prob> F，在单向方差分析下称为：方差分析。 鉴于，根据线性混合效应模型表格必须类似于方差分析，是固定效应测试。 所以我想，我应该使用这个分析表（或者，如果这两个表有显着差异，你可以启发我吗？）
回复：做一个线性混合效应模型。
这是一个警告标志。 这意味着您没有足够的数据来估计高阶交互。 您可能希望从模型中删除该交互项。
回复：做一个线性混合效应模型。嗨彭，
首先，结果+解释是我的，正确的。
我实际上找到的是一个进行全因素分析的插件，我把它弄出来了。
那么除了Variance Component Estimates result that is important to comment on？
回复：做一个线性混合效应模型。看起来您找到了如何指定分析。 如果您使用的是 JMP Pro，“混合模型”特性是专门针对该主题的另一个平台。
我想指出一件事，因为您没有包含在屏幕截图中。 对于此类分析，一个重要部分是解释方差分量估计结果。
我不会评论你的分析和结果，你应该和你的主管讨论。
回复：做一个线性混合效应模型。嗨彭
谢谢回复，
我的因变量是对刺激的反应，参与者在受到刺激后的表现。 每个参与者都有 4 种不同的刺激，我计算了他们的反应。
我的主要自变量是价格的影响，但在气味类别和性别方面还有另外两个自变量，我想检查一下。
我试着复制视频的步骤，这就是我得到的。
回复：做一个线性混合效应模型。你所做的假设你的观察是独立的。 你的主管的建议意味着你的观察不是独立的。 如果“重复测量”是正确的提示，那么问问自己：你的因变量是在什么上重复测量的？ 例如，对实验室老鼠进行多次测量，对一块金属进行多次测量，对一块土地进行多次测量等。如果您的观察结果不是独立的，但您将它们当作独立的来分析，则可能会得出错误的结论。
回复：做一个线性混合效应模型。您需要做的第一件事是转到 JMP 文档库并打开拟合线性模型文档，然后阅读混合和随机效应模型报告和选项部分以及混合模型部分。
JMP 文档库位于“帮助”下拉菜单下。
