解释多元方差分析重复测量你好，很棒的人们！
我有生以来第一次在 JMP 中尝试多元方差分析！ 我已将包含多元方差分析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（我将其设置为重复测量）*如果有人知道如何保存此设置，请赐教。
我需要帮助回答 2 个问题。
1. 我正在研究三个学术群体之间的变化是否存在差异。 我要查找哪一栏？ 当然，有时间的影响。
但是，我很困惑是否应该查看“科目之间”下的“[All Between]”和“[academic_program_new]”列，还是“科目内”下的“[Time*academic_program_new]”列。
2. 如何计算偏eta平方。 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：解释多元方差分析重复测量你好@seoleelvjs ,
当然不是来纠缠我的！ 绘图和分析（JMP 范围）的级别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序。 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”下拉列表，然后选择“值排序”。 这将在“列信息”中显示“值排序”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：解释多元方差分析重复测量很抱歉一直困扰您，但我只想问一个简单的问题。
LS 均值图给出了时间点的稍微颠倒的名称，如下所示。 正确的演示方式是前 > 后 > 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：解释多元方差分析重复测量再次感谢您=）希望您和您的开发团队继续创造奇迹！回复：解释多元方差分析重复测量不客气！ 我很高兴它有帮助。
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”对话框拟合这些模型（如您所见），因此该插件所做的就是在为您定义效果后招募该平台。 我编写该插件的主要原因是当您有多个因子交叉的主题内和/或主题间因素时，可以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这个问题会很有用。 我当然不能将适合这些模型的代码归功于我！ 这种魔力是由创建 JMP 的令人惊叹的开发团队实现的。
@朱利安
回复：解释多元方差分析重复测量非常感谢您提供详细的解决方案和彻底的逐步解释！ 我非常感激...
我已经尝试了这三种（REML、EMS 和 MANOVA），但没有删除丢失数据的受试者，并且每个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使用 REML 而不是 EMS 的建议...看来 REML 显示了对这种关系的更准确的描述（我可以通过查看 LS 均值图就知道这一点...看起来只有与多元方差分析相比，不同时间段的组之间的 LS 均值略有差异，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：解释多元方差分析重复测量你好，我们又见面了@seoleelvjs ,
作为后续行动，我认为我应该提到，在您的情况下，由于您没有完整的数据（某些受试者的某些时间点缺少观察结果），因此这些不同分析的结果不会相同。 由于每次分析都以不同的方式处理数据，因此对缺失的处理方式也不同，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，删除了所有缺失数据的受试者（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。下面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：解释多元方差分析重复测量你好@seoleelvjs ,
我能够在您的表中运行 Manova 脚本，它很好地再现了您指定的重复响应。 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 的输出似乎有点冗长，但是一旦您知道在哪里查看就会很容易！ 对于时间的受试者内效应（是否有证据表明该方法与前/后/30 天不同，对学术课程进行平均），请在时间部分中查找 F 以及相关的 DF 和 p 值：
对于您的学术课程测试（无论课程的方法是否不同，随时间平均），请查看“academic_program_new”下的科目间部分：
对于学科内部和学科之间因素之间的相互作用，测试您是否有证据表明不同学术课程的时间效应有所不同（或者同等地，您是否有证据表明学术课程差异不同且不同的时间点），请查看Time*academic_program_new 下的 Within-Subjects 部分，然后选择您最喜欢的多元 f 统计量（无论您的领域中最常见的是什么 - 我猜是 Lambda）：
在我们开始计算部分 eta 平方之前，需要注意一些额外的注意事项。 您请求的输出用于真正的多变量方差分析，其中我们正在构建多个受试者内响应的线性对比。 这些检验不是传统的单变量重复测量检验。 如果您希望请求单变量重复测量测试（您可能从 SPSS 重复测量中获得什么），您可以在调用重复对比时执行此操作 - 只需选中单变量测试框即可：
当您执行此操作时，您将在每个部分中收到额外的输出。 请注意，对于每个受试者内测试，都有 Univar 测试，包括未校正的和 epsilon 校正的。 还有大家熟悉的球形度测试。
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，但您可以稍微重组数据，然后通过“拟合模型”以不同的方式运行此模型。
首先，我们将使用“表”>“堆栈”来堆栈数据。 我们将告诉 jmp 堆叠三个时间列，然后在对话框中适当地标记这些列：
这将返回一个表格，其中重复测量是跨行而不是单独的列（此处附有数据集）：
接下来，我们将返回“分析”>“拟合模型”，但我们不会指定多个 Y 列，而是在模型效果部分中完全定义重复结构，并且我们将利用您的 user_id 列告诉 JMP 存在随机效应展示。 为此，我们首先添加“固定”效果、学术计划和时间的完整阶乘，然后添加 user_id，选择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（受试者始终如此）。 为了完全正式，我们需要告诉 jmp 您的科目嵌套在科目间条件内，因此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课程，然后单击“嵌套”。最后，如果您希望以某种方式运行此模型，从而为您的 eta 平方计算提供 SS，请将右上角的“方法”更改为 EMS 传统（我将在一分钟内回到此选择）。 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，以及计算部分 eta 平方所需的所有项：
通过将方法更改为 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。 最初的默认值 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。 当缺少数据（随机）时，混合模型将优于 EMS。 出于这个原因和其他原因，我当然会推荐 REML 而不是 EMS，尽管您将无法为您的因素计算简单的效应大小度量（如果您感兴趣，您可以阅读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：重复测量插件。 唯一的要求是您的数据采用高/堆叠形式（我们上面所做的）。
我希望这有帮助！
@朱利安
