具有序数数据的拉丁方是否可以在 JMP 中分析以下实验？ 如果是这样，怎么办？
实验问题：1）与未处理的对照相比，任何处理是否降低了植物病害的严重程度或死亡？ 2) 与未治疗的对照相比，是否有任何治疗延迟了疾病的发作？
-针对未处理的对照测试了 4 种植物病原体处理方法
-实验设计：5x5拉丁方
-指定疾病严重程度评分为 0、1、2、3 或 4（0 分没有疾病症状，4 分死亡；仅给出整数）
-整个实验期间每 7 天对疾病严重程度进行评分。
除非我弄错了，否则应将行和列指定为此分析的随机变量（以考虑土壤养分变化）。 尽管如此，我仍然需要帮助找到在使用序数评分数据时支持随机变量的人格。 另外，处理可以与拉丁方设计中未经处理的对照进行比较吗？ 有什么建议吗？
高级统计建模基础数据分析和建模苹果系统回复：带有序数数据的拉丁方你好@StatlearnR ,
我不完全确定您使用的设计（数据表会更容易弄清楚），但您可能会在这里找到有关类似问题的有用答案：
如何分析 4x4 拉丁方设计？
使用 JMP 分析拉丁方
重复随机 4 x 4 拉丁方
看起来您可以使用“拟合模型”平台，通过将治疗指定为模型中的固定效应，将 LS 设计的行和列指定为随机区组效应来分析数据。
我做了一个简单的数据集和演示，试图适合您的信息和上下文：
数据表附有脚本“模型”以启动正确的建模，以及“拟合最小二乘产量”与建模结果。 然而，序数逻辑模型不支持随机效应，因此您可能必须改变您的响应，或使用另一种响应。 我添加了带有序数数据的 Yield 分箱公式列作为示例，您可以尝试启动序数逻辑回归，但它不适用于随机块效应。
希望这可以帮助你。如果没有，请提供更多信息，如果可能的话，请提供（匿名）数据表。
