如何分析这个重复测量数据集？我有一个重复测量数据集，如下所示，它看起来与 JMP 示例 Dogs.jmp 不同。
在该数据集中，选择了19个不同大小的样本来评估4种测量仪器。 目标是评估仪器之间是否存在显着差异。
哪个统计模块最适合这种情况？ 如何使用 JMP 进行操作？
谢谢你！
大规模定制回复：如何分析这个重复测量数据集？无意中删除了重复的帖子。
回复：如何分析这个重复测量数据集？您可以将其视为配对 t 检验的扩展（除了有 4 个水平，而不是 2 个）。但是，模型是一样的。在数据格式中@statman请提供，标签（仪器）和样品 ID 是“拟合模型”对话框中的效果。 让 sqrt(Y) 作为您的响应（通过 Box-Cox，以控制非常数方差）。 现在，样本 ID 是一个阻塞变量，用于“纠正”样本之间的差异。 您可以选择随机或固定的样本 ID，具体取决于这些样本的选择方式以及您想要推断的群体。 无论哪种方式，它作为一个阻塞变量都很重要，因为它位于示例中，您有兴趣比较仪器（我怀疑......？）。 也就是说，两种型号的仪器之间的比较是相同的。 由于样本的排序以及随机样本 ID 模型的残差图是边缘图（无条件），样本 ID 固定的残差图将更有意义。 问题来自@菲尔_凯和@statman对于有关如何正确分析这些数据的任何问题来说，这都是关键，但这可能提供一个开始。
回复：如何分析这个重复测量数据集？除了 Phil 的问题之外，您能否提供 JMP 文件中的数据？这里有一些想法：
1. 您可以使用范围图评估仪器间变化的一致性（这需要堆叠仪器列）。这将表明在某些情况下，仪器之间存在明显更多的变化对于一些样品。 如果没有有关实际意义的主题知识，实际上不可能评估数据集。
2. 您可以通过创建一个列来“标准化”每个样品的数据，该列获取每个样品的测量值与目标值的差值。
3. 我附上了您表中的几个数据表。首先查看数据（图形生成器和变异图），然后寻找稳定性（控制图（范围图）。然后我总结了数据（您可能会认为由于不一致而可能不合适）并对平均值和标准差进行了多变量分析（注意异常值和强相关性，随着样本的增加，仪器之间的变异性也会增加） 。
查看数据后，您可以决定是否需要任何其他测试来确定这些数据是否“在统计上”显着不同。
回复：如何分析这个重复测量数据集？你好@ChernoffTurtle7 ,
我认为您需要提供更多细节。 “19个不同大小的样本”是什么意思？ 这些“重复措施”有何意义？
要选择适当的分析，有必要了解数据生成的过程。
谢谢，
菲尔
