你好，
在提交之前，我正在试用 JMP 和其他一些统计软件包。作为一名环境科学家，我经常需要运行 100 次单向方差分析来测试五个测试地点（每个测试区域内重复 6 次）每年采样事件（n = 4）之间大约 20 种水化学分析物的差异。我不是测试区域之间的差异，只测试 4 次事件（每年）之间每种分析物平均浓度的差异。我需要 20 种分析物的年份差异的单向方差分析结果，数据集按区域划分。我已经找到如何让 JMP 输出给我区域划分（很好），但在每个区域划分中它有 20 个下拉菜单（即，每个分析物一个），然后我需要单独浏览（所以总共 100 次），从下拉菜单中选择方差分析结果。这不是很有趣。有什么办法让它不那么乏味吗？我怎样才能将每个区域的所有 20 个方差分析结果以单个表格的形式获取？
干杯
还有一个“有趣”的版本可以做到这一点
和
20 个分析，5 个区域 -> :age
采样事件 -> :sex
只需运行脚本，然后右键单击 Anovas 之一并选择制作组合数据表
Names Default to Here(1);
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
gb = dt << Graph Builder(
Size( 437, 413 ),
Graph Spacing( 4 ),
Variables( X( :height ), Y( :weight ), Overlay( :sex ) ),
Elements( Points( X, Y, Legend( 1 ) ), Smoother( X, Y, Legend( 2 ) ) )
);
Oneway(
X( :sex ),
Y( :height ),
By( :age ),
SendToByGroup( Bygroup, Y( :height ) ),
SendToByGroup( Bygroup, X( :sex ), Means( 1 ), Mean Diamonds( 1 ) ),
);
我想知道另一种方法。 每种分析物 (20) 都有独特的响应（例如溶解氧）、范围和方差，所以我们暂时将它们分开。 您可以使用 Fit Model 将它们全部输入到 Y 角色中以进行并行分析并减少您的工作量。 您可以构建具有位置（5 个级别）和年份（4 个级别）的线性预测器，以进一步减少您的工作量并获取更多信息。 我还不确定如何使用重复（隐式或显式随机效应项）。 为什么要这样做？
- 对你更有效率。 您指定一个平台启动并立即获得所有结果。
- 对 JMP 更有效。 将数据分成许多较小的集合会失去统计能力和准确性。
- 您可以对数据提出更多问题。
- 每个位置的时间效果是否相同？
- 某些位置的行为是否相同？ 是否有集群可以通知您？
- 您可以一起查看所有统计测试。
- 你可以执行事后自定义测试或对比。
- 您可以询问有关个别地点或年份的问题，或任一变量的不同组合。
你如何为这种分析设置它？ 每个分析物响应都必须有一个数据列，位置和年份也必须有一个数据列。 然后执行以下步骤：
- 选择分析 > 拟合模型。
- 选择分析物数据列并单击 Y。
- 选择 Location 和 Year 数据列，然后单击 Add。
- 将重点设置为效果杠杆。
- 单击运行。
- 检查方差分析表以确定整个模型与总均值相比是否显着。
- 检查效应检验以确定地点或年份是否重要。
- 点击位置杠杆图旁边的红色小三角，然后选择 LSMeans Plot 和 LSMeans Tukey HSD。
- 使用 Year 重复最后一步。
这个分析应该是一个好的开始。 我希望你觉得这对你有帮助。
