如何分析与内部对照的配对比较你好，
我对 JMP 相对较新（目前使用 JMP 15），并且正在努力确定如何分析配对比较，其中每个测试对象在每个时间点都有一个控制措施和一个干预措施。
正在执行的分析是查看在定义的时间段内在面部上测量的连续变量的变化，我们从经验中知道，无论干预如何，该变量都会随时间波动，因此面部被左右分割，并且干预应用于脸部的一侧和另一侧保持未处理作为内部对照。 因此，每个受试者在每个时间点“干预”和“对照”都有 2 个测量值，然后在基线和预定治疗时间后的 T1 处进行测量。
我已将一组虚拟数据作为附件提供，用于显示原始数据的呈现方式。
我想要进行分析，告诉我们治疗中的对照和基线测量之间是否存在显着差异，以及治疗之间随时间变化的显着差异。
当我使用配对分析方法时，我将每种治疗方法的比较恢复到基线，但我找不到一种方法来获得干预与对照分析，因为我们正在处理的数据是保密的。
我是否应该使用拟合模型分析进行此比较，如果是这样，我应该如何设置我的模型以获得配对比较而不是不配对分析？
@Emmanuel_Romeu
数据混合和清理质量和工艺工程回复：如何分析与内部对照的配对比较你好马尔科姆，
在我看来，这两种方法的结果相似，即以残差协方差结构作为实例的混合模型与 REML 方法
如下突出显示的
混合模型将帮助您根据 AICc 选择最合适的协方差结构。
回复：如何分析与内部对照的配对比较请参见表 > 拆分。 此命令将根据列中指示控制或治疗的水平创建两个新的响应值列。
回复：如何分析与内部对照的配对比较我想我已经从 Julian 2017 年回答这个问题的第一篇文章中找到了解决方案已解决：解释多元方差分析重复测量 - JMP 用户社区
我已经运行了一个新的拟合最小二乘法，其中随机主题效应嵌套在治疗中，使用以 REML 作为方法的最小报告，这似乎给了我固定效应测试中的治疗之间的差异，以及我的 T1vsT0 中每种治疗的差异时间点*治疗部分。
我已重新附加文件 Dummy.jmp，并保存了第二次分析。 我对这一切的解释正确吗？
回复：如何分析与内部对照的配对比较你好马克，
很抱歉没有尽快回复，这是自您回复以来我第一天可以访问 JMP。 我很欣赏匹配对是基于差异的，因为我的原始数据将所有响应放在一列中，然后一列定义了行所在的时间点，第二列定义了响应是来自治疗还是来自对照我我试图弄清楚在运行统计比较之前需要对数据进行多少预处理。
我现在有 3 个不同的 JMP 数据示例，希望能够更好地演示我遇到的问题。
虚拟 1 - 单列中的响应数据，因此不可能出现匹配对或多元方差分析。 我保存了时间点和治疗的拟合最小二乘全因子比较，这给了我 T1Control v T0control 和 T1invervention v T0Intervention 的 p 值。 然而，这些是未配对的比较，不适合我的数据集。
虚拟 2 - 响应数据分为 2 列 T0 和 T1，第三列定义治疗类型。 我保存了一个多元重复测量，当我查看受试者内部分时，我认为我理解了整个数据（治疗和控制一起）相对于基线的显着变化，以及治疗和控制的时间效应之间的显着差异。 但数据没有给出对照 T1vsT0 和治疗 T1vsT0 的单独 p 值。
虚拟 3 - 响应数据分为 4 列 T0control、T1control、T0intervention、T1intervention。 我使用所有 4 列保存了匹配对分析，它为我提供了对照 T1vsT0 和治疗 T1vsT0 的单独配对分析 p 值，但没有分析干预和对照之间的平均差 T1-T0 是否显着不同。
我确信我错过了一些非常明显的东西，但我正在寻找的是一种方法，可以从虚拟 2 的多元方差分析中获得治疗和控制之间的时间效果差异，以及在一组中获得虚拟 3 的每次治疗的时间点之间的差异的分析。
希望这能让事情变得更清楚一些。
回复：如何分析与内部对照的配对比较你好伊曼纽尔，
我查看了数据，在我看来，您分享的分析是在 T0 和 T1 之间进行不成对的比较，我的解释正确吗？ 对于我的 8 项干预措施，我确保每一项都有所改进，但基线起点存在很大差异，因为这是我们在数据集中经常看到的情况。 我的 8 名受试者的改善为 -11、-5、-5、-8、-6、-7 和 -3，但时间点*治疗干预 T1 与干预 T0 的 p 值 = 0.71。 我本来期望通过配对比较看到 p 值更接近于创建数据时的 0.05 阈值。
亲切的问候
马尔科姆
回复：如何分析与内部对照的配对比较配对测试通常基于差异，而不是个人反应。 选择控制测量数据列和干预测量数据列，右键单击其中一列的顶部，然后选择新建公式列 > 合并 > 差异或反向差异，具体取决于这两列在数据表中的顺序。 您想从干预措施中减去控制措施。 现在在 Y 角色中使用差异数据列。
这种方法有意义吗？ 它适合您的目的吗？
回复：如何分析与内部对照的配对比较你好伊曼纽尔，谢谢你提供的额外信息。 看来我有更多证据向我的利益相关者证明为什么 JMPpro 是一个有价值的购买，因为我们的大多数测试数据都采用这种格式。
回复：如何分析与内部对照的配对比较你好马克，
抱歉，我今天在家工作，因此无法访问 JMP，这就是为什么我的虚拟数据为 Excel 格式，当我再次访问该软件时，我会将数据表更新为 JMP 格式。
您能否确认我对技术说明的理解是正确的，对于我的示例，我应该尝试使用多变量方法，其中 T0 和 T1 测量位于单独的列中，但针对每个受试者和治疗类型按行对齐，并选择重复测量？ 因此，我的理解是，当所有时间点都在同一列中并由另一列中的变量分配给特定时间点时，无法执行我想要的分析，这是正确的吗？
回复：如何分析与内部对照的配对比较你好马尔科姆，
对于重复测量，混合模型 (JMP Pro) 是合适的分析。 我附上了 2 个分析，残差和非结构化，它们测试了各种协方差结构，较低的 AICc 应该有助于决定哪个是最合适的（作为这里的虚拟变量，我没有得出结论）。 以马内利
回复：如何分析与内部对照的配对比较首先，这是JMP社区，所以请提供JMP数据表中的示例。
请参见本技术说明关于此类分析。 当然，如果还不够的话，可以提出更多问题。
