協助使用混合模型分析你好呀，
我想要一些有關如何在 JMP 中執行混合模型分析的幫助/評論，因為它似乎最適合我的數據。
我希望比較兩組（患者和健康對照）之間睡眠前和睡眠後測試分數的組內差異。
我所做的步驟如下：
- 在角色變數 (Y) 下新增了測驗分數（前和後）
-加入了固定效應下的組別變數（對照組和患者組分別為0和1）
-增加了隨機效果下的個人ID。
以上是否正確？另外，哪一種協方差結構最適合？這種模型的使用對我來說是新的，因此我將不勝感激。
基礎資料分析與建模回覆：協助使用混合模型分析嗨@OddsMouse312534 ，
歡迎來到社區！
如果我足夠了解您的主題，您有興趣了解治療組是否受益於比對照組更高/更好的睡眠後測試分數，同時考慮到睡前測試分數（個人和群體之間可能有所不同） 。如果沒有關於如何收集資料的指示（這將指導適當的建模），就很難提出解決方案。
可能有多種方法可以分析您的數據。以下是一些想法，某些選項可能與您的主題無關，因此您可以根據您的領域專業知識以及資料的收集方式（隨機/DoE？）選擇最合適的選項：
- 您可以分析睡眠後和睡眠前測驗分數之間的差異，這樣初始值（睡眠前分數）就不會影響結果，您只需根據個人所在的組別來分析睡眠分數的差異。
- 也可以使用測試前睡眠分數作為隨機效應，組變量作為固定效應，睡眠後分數作為反應 Y。透過這種方式，您可以解釋睡眠前測試分數的變異性不同個體之間的差異，您有興趣了解不同組別（對照組與治療組）的最終睡眠後測試分數可能有何不同。
如果對照組和治療組都沒有個體，我不認為使用 ID 作為隨機效應有什麼意義（因為選項 2 可能已經考慮到個體之間睡前測試分數的變異性）。選項 1 可能不需要隨機效應，因為僅分析分數之間的變化（因此分數差異中可能已經考慮了個體的隨機影響）。
您也可以在“混合模型”部分檢查 JMP 提供的資料集（轉至“幫助”，然後“樣本索引”並尋找“混合模型”部分）。根據您可能掌握的有關個人的資訊量，有一些資料集可以幫助您弄清楚如何處理變數：Cholesterol Stacked.jmp 例如，用於處理時間、患者和群體，並在其中嵌套治療患者作為隨機效應。 GrowthMeasurement.jmp 是處理在不同年齡評估的患者（重複結構）的一個很好的例子。
這些是一些開始討論的快速建議和想法，如果您可以提供有關數據生成、研究目標、參與者數量等的更多背景資訊……可能還有一個簡短的匿名數據集，那將會很有幫助。
我相信社區的其他成員可能會加入討論並提供更多資訊。
希望第一個討論開始可以幫助您，
回覆：協助使用混合模型分析嗨維克多，
非常感謝您的回覆。如果我可以進一步詳細說明：
該研究涉及一組患有特定疾病的患者與一組健康對照組。研究的目的是評估睡眠對認知測試結果的影響，測試在兩個時間點進行：基線（睡眠前）和第二天早上（睡眠後）。沒有具體的介入措施，目的是評估分數變化是否存在「組間」差異，以衡量睡眠對測試結果的影響，看看組間是否有顯著差異。患者組總人數為 48 人，對照組為 45 人。我透過獨立 t 檢定比較了各組之間的 delta 平均值（睡眠前和睡眠後分數之間的差異），但我認為這不足以捕捉整個情況。這就是我研究混合模型的原因：由於測量了個別患者和對照，我想使用 ID 作為隨機效應。
回覆：協助使用混合模型分析嗨@OddsMouse312534 ，
您可能會發現此 JMP 註釋對於比較可用的不同建模選項很有趣： 在 JMP® 軟體中分析重複測量 - JMP 使用者社區
我認為您的資料結構可能與 Cholesterol Stacked.jmp 資料表（可在範例索引或本訊息的副本中找到）中提供的資料結構非常相似，因此 JMP 幫助的這一部分可能會幫助您建立資料表並運行適當的建模： 重複測量的範例
如果您想查看更具體和類似的用例，我在您的範例上做了一個簡單的玩具資料集，並提供了可能的混合分析：Test_MixedModel.jmp
同樣，選擇最合適的模型是一個「最適合」的問題，也是如何建構和收集資料的問題。混合模型中可能存在不同的重複測量結構，並且應根據統計結果和研究進行的方式進行評估。
希望這個回答可以幫助你
回覆：協助使用混合模型分析如果可以的話，我補充一下：我想知道內部混合變異數分析是否適用於這種情況。問題是我不知道如何將時間點包含到 JMP 的模型中（為了重複效果），即如何將其包含在資料庫中。目前我資料庫中只有參與者的 ID、病情（0 為對照，1 為患者）以及測試前和測試後的結果。
