方差分析 - 数据编码和结构化你好，
我有两个关于在 JMP 中运行方差分析的问题。 我对三个因素进行了实验，每个因素都有两个水平。 说因素 A、因素 B、因素 C。然后对于每个因素 - 级别“高”或级别“低”。 这给了我总共 8 个治疗组。 我还纳入了一个未接受任何这些治疗的对照组。
一个例子是来自组号的参与者。第 1 组将不接受任何治疗（对照），第 2 组的参与者将接受此治疗：因子 A = 低，因子 = B，低，因子 = C 高，第 3 组的参与者将接受此治疗：因子 A = 高，因子 = B，低，因子 = C 高，依此类推。
我目前的假设有以下几种：
1）治疗优于对照
2）对于因子A，高比低好
3) 对于因子 B，高比低好
4) 对于因子 A，高比低好
1）我的第一个问题是关于数据的编码。 我读了这篇文章https://www.jmp.com/support/help/14/coding-for-nominal-effects.shtml#1047389
- 这给我的印象是我应该将处理方法编码为 -1、0 和 1，以便 JMP 运行方差分析。 那是对的吗？ 目前，我为每个因素有一列，其中我使用数字 0、1、2 来表示“控制”、“低”、“高”。 但我应该将其重新编码为-1（控制）、0（低）、1（高）吗？？？
2）我的下一个问题是如何将对照组纳入方差分析。 它应该作为三个因素中每一个的“水平”，还是作为一个单独的因素？ 如果是这样，这种“控制”因素的水平是多少？ 目前，我已经对数据进行了编码，因此控制条件被包含为三个因素中每个因素的水平。 但 JMP 似乎不喜欢这样（我得到很多奇怪的文本作为输出） - 也许这是由于当前的 0,1,2 编码？ 或者应该将对照组作为第四个因素输入？ 如果是这样，那么该列是否应该编码为对照与非对照？ 或者作为1-9组？ 我希望这是有道理的！
我非常感谢这里的任何意见！ 
/卡特琳
回复：方差分析 - 数据编码和结构化- 这样我们就得到了模型并且效果测试就完成了！
- 是的，这就是我同事的建议。 建议是为了满足您与对照组进行比较的要求。 您可以使用方差分析和随后的多重比较程序 (Dunnet) 来调查显着差异。您正在测试交互作用，事实上所有影响，但不是明确的。
我最初认为值排序可能会有所帮助，因为 JMP 内部编码因子级别的方式。 我想这并没有什么帮助。
回复：方差分析 - 数据编码和结构化你好，我们又见面了
谢谢。 只是为了确保我做对了：
我应该：
1）用三个因素进行方差分析，但排除对照组。这样可行。该模型没有显示三种处理之间存在任何显着差异（正如根据我的初步分析所预期的那样）。 它也没有显示出任何显着的交互作用。
2) 使用一个因素进行单向方差分析。 实际上，我使用数据集中具有组号 (1-9) 的列，并且基本上使用这些治疗组作为自变量。 你的同事也是这么建议的吗？ 它有效，但这样我想我无法检查交互效果......如果第一个分析没有揭示任何显着差异，为什么还要进行此分析？
对于您关于值排序的最后评论：我确实对级别进行了排序，但我不太明白它对结果产生的差异（如果有的话）。 我只看到视觉输出的差异......但也许我应该停在这里！
回复：方差分析 - 数据编码和结构化不要道歉。 有些疑问或问题需要一些时间来理解和解决。
是的，谢谢您的澄清。 您必须将估计/建模与分析的测试部分分开。 不包括建模的对照组。 排除但不隐藏带有控件的行。 这样您仍然会看到控件出现的位置，但不会导致估计出现奇异性。
我的一位同事建议您通过连接三个因素的水平来使用单向方差分析进行测试。 该过程将产生 9 个水平因子、八个处理加上对照。 您现在可以使用单向或拟合最小二乘法测试差异。
回复：方差分析 - 数据编码和结构化你好，我们又见面了
很抱歉让这个线程继续下去，但我仍然没有找到没有错误地运行它的方法。
关于值排序：这只是输出报告中的视觉表示问题，对吗？ 我更改了顺序，因此控件 (0) 现在位于底部。这似乎对结果没有任何影响。
关于您的其他评论：是的，我想说这些因素都是绝对的。 为了简单起见，我在这篇文章中将它们标记为“高”和“低”。 但让我给你提供一些有关实验和实际治疗的更多细节。
我想测试在网站中呈现信息的不同方式的影响。
可以提供以下信息：
1) 以基于意见或基于行为的方式。
2）来自一组随机朋友或一组参与者预先选择的朋友（在实验的早期）
3) 来自大量朋友（显示 8 个）和少量朋友（显示 2 个）。没有显示其他值，只有 2 或 8 - 为什么我将这些标记为“高”和“低”。
因此，举例来说，一名参与者可能会受到以下待遇：他暴露于基于行为的信息来自一个随机的一套8 （高号）他的朋友们。
对照组在没有该特定信息的情况下体验了该网站。 因此，对于数据集中的每一行对照组参与者，我将所有三个“因子列”中的处理编码为 0。
这些细节是否让您更接近解决我应如何纳入对照组的问题？
回复：方差分析 - 数据编码和结构化您混淆了估计和测试。 奇点细节表明无法估计指定的模型。 控制水平必须独立变化，但您只有一种组合，所有因素都设置为该水平。
您的因素真的是分类的（例如“低”和“高”）还是实际上是连续的（例如 50 和 100）？ “控制”是0？
回复：方差分析 - 数据编码和结构化您可以输入“控制”作为每个因素的水平。 我建议您将其设为“值排序”列属性的最后一个值。 这样，参数估计将与控制值相关。
回复：方差分析 - 数据编码和结构化嗨马克
感谢您的快速回复！ 很高兴知道这一点。 我的第二个问题你也有答案了吗？ 即如何将对照组包含在方差分析中。目前，控制组的包含方式如下：我有三列，每个因素一列。 对于每一列，参与者被编码为 1（代表“低”）或 2（代表“高”）或简单地编码为 0（代表控制）。 但是，当我运行方差分析（拟合模型 -> 选择我的三个因子并选择“全因子” - > 选择 DV -> 按“运行”）时，JMP 在“奇点详细信息”标题下返回大量与因子相关的文本。 其余结果看起来也很奇怪（例如，“效果测试”输出中的文本“LostDFs”、没有 F 比率等。当我从分析中排除对照组时，不会出现此问题。 你能谈谈我应该如何将对照组纳入其中吗？ 或者我应该简单地进行一个单独的 t 检验来检验我的第一个假设（治疗优于对照组），然后对治疗组运行方差分析以检验其余假设（与对照组无关）？
回复：方差分析 - 数据编码和结构化编码由 JMP 在内部为您完成。 只需根据需要在数据列中输入级别（例如，低和高）即可。
