當存在隨機效應時測試變數的變異數差異使用“擬合模型”我使用二分名義變量“類型”以及變量“樣本”來預測因變量，這是一種隨機效應（在 JMP 語言中，有些人更喜歡將“樣本”稱為隨機變量）。這測試了我的 DV 上的兩個「類型」是否不同，再次考慮到「樣本」是隨機效果。
有趣的是，與另一種「類型」的樣本平均值相比，一種「類型」的樣本平均值更加分散。如果我願意只使用樣本平均值，我可以使用 F 檢定對變異數差異進行顯著性檢定。但這並不完全正確，因為樣本平均值的估計值存在誤差，理想情況下，應該考慮到這一點。但我不知道該怎麼做。也許「混合模型」有這個能力。 （我有 JMP Pro 16。）
對於這個小組來說，這可能有點“雜草叢生”，但如果有人有任何想法，我將不勝感激。我附上一些數據。 DV=性慾倒錯向量1，Type是感興趣的預測變量，Sample是隨機效應。
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