解释 MANOVA 重复测量你好很棒的人！
我有生以来第一次在 JMP 中尝试了 MANOVA！ 我已将带有 MANOVA 分析的文件附加到数据表中。 由于某种原因，我无法保存响应规范（我设置为重复测量） *如果有人也知道如何保存此设置，请赐教..
我需要帮助回答 2 个问题。
1.我在看三个学术组之间的变化是否有差异。 我要查找哪一列？ 当然，有时间的影响。
但是，我很困惑是否应该查看学科之间的 [All Between] 和 [academic_program_new] 列，还是学科内的 [Time*academic_program_new] 列。
2. 如何计算偏 eta sqaure。 我不介意手动计算，但我没有看到任何 SS 错误。
先感谢您！
回复：解释 MANOVA 重复测量你好@seoleelvjs ,
绝对不是在纠缠我！ 图和分析（JMP 范围）的水平排序基于感兴趣列的值排序属性；如果您没有特别定义排序，则默认情况下该列的级别按字母顺序排列。 要覆盖默认的字母顺序以便您可以指定对您的情况有用的顺序，请右键单击表中的列，然后转到列信息。 进入时间列的列信息后，单击左下角的列属性下拉菜单，然后选择“值排序”。 这将显示 Column Info 中的 Value Ordering 控制面板（如下所示）。 您现在可以重新排列列级别。 此更改不仅会影响拟合模型的输出，还会影响需要显示列级别顺序的所有输出。
朱利安
回复：解释 MANOVA 重复测量很抱歉一直缠着你，但只是一个简单的问题。
LS 表示图给出了一个有点颠倒的时间点名称，如下所示。 正确的演示方式是 pre > post > 30 天...
下面是JSL。 是否有某种我不知道的设置？
Fit Model(
Y( :Data ),
Effects( :academic_program_new, :Time, :academic_program_new * :Time ),
Random Effects(
:user_id[:academic_program_new],
:user_id * :Time[:academic_program_new]
),
NoBounds( 1 ),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Method( "REML" ),
Emphasis( "Minimal Report" ),
Run(
:Data << {Analysis of Variance( 0 ), Lack of Fit( 0 ),
Plot Actual by Predicted( 0 ), Plot Regression( 0 ),
Plot Residual by Predicted( 0 ), Plot Effect Leverage( 0 ),
{:academic_program_new << {LSMeans Table( 0 )}, :academic_program_new *
:Time << {LSMeans Plot( 1 )}}}
),
SendToReport(
Dispatch( {"Response Data"}, "Effect Details", OutlineBox, {Close( 0 )} )
)
)
先感谢您！
回复：解释 MANOVA 重复测量再次感谢你 
希望您和您的开发团队继续创造奇迹！回复：解释 MANOVA 重复测量别客气！ 我很高兴它有所帮助。
是的，我编写的插件调用*相同*线性混合效应模型分析（通过 REML 拟合）。 JMP 已经可以通过“拟合模型”对话框（如您所见）拟合这些模型，因此该插件所做的所有工作都是在为您定义效果后招募该平台。 我编写插件的主要原因是当您有多个因阶乘交叉的主题内和/或主题间因素时简化这些模型的设置。 在这些情况下，定义所有正确的模型效果和交互可能会有点麻烦，所以我认为有一个插件来处理它会很有用。 我当然不能相信适合这些模型的代码！ 这种魔法是由创建 JMP 的令人惊叹的开发人员团队完成的。
@朱利安
回复：解释 MANOVA 重复测量非常感谢您提供详细的解决方案和详尽的分步说明！ 我非常感谢它...
我已经尝试了这三个（REML、EMS 和 MANOVA），但没有删除缺少数据的主题，并且每个主题都给出了不同的结果，正如您所解释的那样，这是有道理的。 我会毫不犹豫地接受你关于在 EMS 上使用 REML 的建议......似乎 REML 显示了对这种关系的更准确描述（我可以从 LS 意味着情节中看出......看起来只有LS 的微小差异意味着在不同时间段的组之间）比 MANOVA，并且对缺失数据更具弹性。
最后一个问题，REML 和您提供的插件本质上是相同的模型吗？
回复：解释 MANOVA 重复测量你好，我们又见面了@seoleelvjs ,
作为后续行动，我想我应该提到，在您的情况下，由于您没有完整的数据（您的某些受试者的某些时间点缺少观察结果），这些不同分析的结果将不一样. 因为每个分析都以不同的方式处理数据，所以处理缺失的方式不同，从而导致不同的结果。 为了让您可以看到这些方法的关系（以及每个输出中相关结果之间的联系），我创建了一个数据集版本，删除了所有缺少数据的受试者（因此我们拥有所有个体的完整数据）。 当我们运行这三种分析（MANOVA、EMS、REML）时，您会看到我们得到相同的结果。以下是标记了相关区域的屏幕截图。 我希望这有帮助！
-朱利安
回复：解释 MANOVA 重复测量你好@seoleelvjs ,
我能够在您的表格中运行 Manova 脚本，它可以很好地重现您指定的重复响应。 您将在保存的脚本中看到该 jsl：
Response Function( "Sum", Repeated( 1 ), Title( "Between Subjects" ) ),
Response Function(
"Contrast",
Repeated( 2 ),
Prefix( "Time*" ),
Title( "Within Subjects" )
)
至于解释，我知道 Manova 的输出看起来有点冗长，但是一旦你知道在哪里看，它就会很容易！ 对于时间的主题内效应（是否有证据表明平均值与前/后/30 天不同，在学术课程中取平均值）查看您的 F 和相关 DF 和 p 值的时间部分：
对于您的学术课程测试（课程的方法是否不同，随时间平均），请查看“academic_program_new”下的学科间部分：
对于你的学科内部和学科之间的因素之间的相互作用，测试你是否有证据表明不同学术课程的时间效应不同（或等效地，你是否有证据表明学术课程差异不同和不同的时间点），请查看Time*academic_program_new 下的“学科内”部分，然后选择要使用的您最喜欢的多元 f 统计量（在您的领域中最常见的 - 我猜是 Lambda）：
在我们开始计算偏 eta 平方之前，还有一些额外的说明。 您要求的输出是真正的多变量方差分析，我们正在构建跨多个主体内响应的线性对比。 这些测试不是传统的单变量重复测量测试。 如果您希望请求单变量重复测量测试（您可能从 SPSS 重复测量中获得），您可以在调用重复对比时这样做——只需选中单变量测试框：
执行此操作时，您将在每个部分中收到额外的输出。 请注意，对于您的每个学科内测试，都有 Univar 测试，包括未校正和 epsilon 校正。 还有熟悉的球形测试。
现在，关于部分 eta 平方的最后一个问题。 您将无法从此输出中获得所需的特定值，但您将稍微重组数据，然后通过 Fit Model 以不同的方式运行此模型。
首先，我们将使用 Tables > Stack 来堆叠您的数据。 我们将告诉 jmp 堆叠您的三个时间列，然后在对话框中适当地标记这些列：
这将返回一个表，其中您的重复测量是跨行而不是单独的列（此处附加的数据集）：
接下来，我们将返回到分析 > 拟合模型，但不是指定多个 Y 列，我们将在模型效果部分完全定义您的重复结构，并且我们将利用您的 user_id 列告诉 JMP 存在随机效应当下。 为此，我们将首先添加您的“固定”效果、学术课程和时间的完整阶乘，然后我们将添加 user_id，选中它后单击属性旁边的红色三角形，然后选择随机。 这将告诉 JMP 该效应是随机效应（这是主题始终存在的）。 为了完全正式，我们需要告诉 jmp 你的科目是嵌套在学科之间的条件中，所以我们在模型效果中选择 user_id 因子，然后在列列表中选择学术程序，然后单击“嵌套”。最后，如果您希望以一种为您计算 eta 平方提供 SS 的方式运行此模型，请将右上角的“方法”更改为 EMS 传统（我稍后会回到这个选择）。 您的对话框应如下所示：
单击运行时，您将获得传统的预期均方重复测量输出，其中包含计算偏 eta 平方所需的所有项：
通过将您的方法更改为 EMS，您告诉 JMP 使用预期均方来计算此模型，这是拟合这些重复测量模型的传统且较旧的方法。 原始默认值 REML 是这些模型的首选方法（出于许多统计原因），并且会返回线性混合效应模型。 如果您有完整的数据，混合模型和 ems 模型将返回相同的 p 值。 当（随机）缺少数据时，混合模型的性能将优于 EMS。 对于这个和其他原因，我当然会推荐 REML 而不是 EMS，尽管您将无法为您的因素计算一个简单的效应大小度量（如果您有兴趣，可以阅读关于混合效应模型中效应大小的争议） .
如果您希望通过混合模型方法简化这些重复测量模型的规范，您可以在此处下载我的全因子重复测量插件：重复测量加载项. 唯一的要求是您的数据是高/堆叠形式（我们在上面所做的）。
我希望这有帮助！
@朱利安
