如何分析與內部對照組的配對比較你好，
我對 JMP 相對較新（目前使用 JMP 15），並且正在努力確定如何分析配對比較，其中每個測試對像在每個時間點都有一個控制措施和一個幹預措施。
正在執行的分析是查看在定義的時間段內在面部上測量的連續變量的變化，我們從經驗中知道，無論幹預如何，該變量都會隨時間波動，因此面部被左右分割，並且幹預應用於臉部的一側和另一側保持未處理作為內部對照。 因此，每個受試者在每個時間點「幹預」和「對照」都有 2 個測量值，然後在基線和預定治療時間後的 T1 處進行測量。
我已將一組虛擬資料作為附件提供，用於顯示原始資料的呈現方式。
我想要進行分析，告訴我們治療中的對照組和基線測量之間是否存在顯著差異，以及治療之間隨時間變化的顯著差異。
當我使用配對分析方法時，我將每種治療方法的比較恢復到基線，但我找不到一種方法來獲得乾預與對照分析，因為我們正在處理的數據是保密的。
我是否應該使用擬合模型分析進行此比較，如果是這樣，我應該如何設定我的模型以獲得配對比較而不是不配對分析？
@Emmanuel_Romeu
資料混合與清理品質和工藝工程回覆：如何分析與內部對照的配對比較你好馬爾科姆，
在我看來，這兩種方法的結果相似，即以殘差協方差結構作為實例的混合模型與 REML 方法
如下突出顯示的
混合模型將幫助您根據 AICc 選擇最合適的協方差結構。
回覆：如何分析與內部對照的配對比較請參閱表 > 拆分。 此命令將根據列中指示控製或治療的等級建立兩個新的回應值列。
回覆：如何分析與內部對照的配對比較我想我已經從 Julian 2017 年回答這個問題的第一篇文章中找到了解決方案已解決：解釋多元變異數分析重複測量 - JMP 使用者社群
我已經運行了一個新的擬合最小二乘法，其中隨機主題效應嵌套在治療中，使用以REML 作為方法的最小報告，這似乎給了我固定效應測試中的治療之間的差異，以及我的T1vsT0 中每種治療的差異時間點*治療部分。
我已重新附加檔案 Dummy.jmp，並保存了第二次分析。 我對這一切的解釋正確嗎？
回覆：如何分析與內部對照的配對比較你好馬克，
很抱歉沒有盡快回复，這是自您回復以來我第一天可以訪問 JMP。 我很欣賞匹配對是基於差異的，因為我的原始數據將所有響應放在一列中，然後一列定義了行所在的時間點，第二列定義了響應是來自治療還是來自對照我我試圖弄清楚在運行統計比較之前需要對資料進行多少預處理。
我現在有 3 個不同的 JMP 資料範例，希望能夠更好地展示我遇到的問題。
虛擬 1 - 單列中的反應數據，因此不可能出現配對對或多元變異數分析。 我保存了時間點和治療的擬合最小二乘全因子比較，這給了我 T1Control v T0control 和 T1invervention v T0Intervention 的 p 值。 然而，這些是未配對的比較，不適合我的數據集。
虛擬 2 - 回應資料分為 2 列 T0 和 T1，第三列定義治療類型。 我保存了一個多元重複測量，當我查看受試者內部分時，我認為我理解了整個數據（治療和控制一起）相對於基線的顯著變化，以及治療和控制的時間效應之間的顯著差異。 但數據並未給出對照 T1vsT0 和治療 T1vsT0 的單獨 p 值。
虛擬 3 - 回應資料分為 4 列 T0control、T1control、T0intervention、T1intervention。 我使用所有 4 列保存了匹配對分析，它為我提供了對照 T1vsT0 和治療 T1vsT0 的單獨配對分析 p 值，但沒有分析幹預和對照之間的平均差 T1-T0 是否顯著不同。
我確信我錯過了一些非常明顯的東西，但我正在尋找的是一種方法，可以從虛擬2 的多元變異數分析中獲得治療和控制之間的時間效果差異，以及在一組中獲得虛擬3 的每次治療的時間點之間的差異的分析。
希望這能讓事情變得更清楚。
回覆：如何分析與內部對照的配對比較你好伊曼紐爾，
我查看了數據，在我看來，您分享的分析是在 T0 和 T1 之間進行不成對的比較，我的解釋正確嗎？ 對於我的 8 項幹預措施，我確保每一項都有所改進，但基線起點存在很大差異，因為這是我們在資料集中經常看到的情況。 我的 8 位受試者的改善為 -11、-5、-5、-8、-6、-7 和 -3，但時間點*治療介入 T1 與介入 T0 的 p 值 = 0.71。 我原本期望透過配對比較可以看到 p 值與創建的數據更接近 0.05 閾值。
親切的問候
馬爾科姆
回覆：如何分析與內部對照的配對比較配對測驗通常基於差異，而不是個人反應。 選擇控制測量資料列和介入測量資料列，以滑鼠右鍵按一下其中一列的頂部，然後選擇新公式列 > 合併 > 差異或反向差異，取決於這兩列在資料表中的順序。 您想從幹預措施中減去控制措施。 現在在 Y 角色中使用差異資料列。
這種方法有意義嗎？ 它適合您的目的嗎？
回覆：如何分析與內部對照的配對比較你好伊曼紐爾，謝謝你提供的額外資訊。 看來我有更多證據向我的利害關係人證明為什麼 JMPpro 是一個有價值的購買，因為我們的大多數測試數據都採用這種格式。
回覆：如何分析與內部對照的配對比較你好馬克，
抱歉，我今天在家工作，因此無法存取 JMP，這就是為什麼我的虛擬資料為 Excel 格式，當我再次訪問該軟體時，我會將資料表更新為 JMP 格式。
您能否確認我對技術說明的理解是正確的，對於我的範例，我應該嘗試使用多變量方法，其中T0 和T1 測量位於單獨的列中，但針對每個受試者和治療類型按行對齊，並選擇重複測量？ 因此，我的理解是，當所有時間點都在同一列中並由另一列中的變數分配給特定時間點時，無法執行我想要的分析，這是正確的嗎？
回覆：如何分析與內部對照的配對比較你好馬爾科姆，
對於重複測量，混合模型 (JMP Pro) 是合適的分析。 我附上了2 個分析，殘差和非結構化，它們測試了各種協方差結構，較低的AICc 應該有助於決定哪個是最合適的（作為這裡的虛擬變量，我沒有得出結論）。 以馬內利
回覆：如何分析與內部對照的配對比較首先，這是JMP社區，所以請提供JMP資料表中的範例。
請參見本技術說明關於此類分析。 當然，如果還不夠的話，可以提出更多問題。
