你好社區，
我有一個關於如何處理建模情況的問題。我有一組縱向數據，如下表所示：
我有一些因素（X、M 和 N），每次在流程的不同步驟（步驟 1、步驟 2 和步驟 3）中進行評估。我測量答案 Y，然後確定哪個因素（以及從哪個步驟開始）對結果 Y 影響更大。為了使事情更清楚（如果有必要），可以將情況表示如下：
這種情況（縱向資料）在我看來是「混合模型」的情況，但我真的不知道如何將這種情況轉換為JMP（我對混合模型不是很有經驗）。
我在想我的模型可能是這樣的：
Y = Xstep1 + Xstep2 + Xstep3 + Xstep1*Xstep2 + Xstep1*Xstep3 + ....
我添加了流程中不同步驟之間的交互，因為最近我看到了一個演示文稿，這樣做您還可以考慮流程歷史記錄的影響。你怎麼認為 ？是根據我的目標對情況進行建模的正確方法（確定哪個因素以及哪個步驟對我的答案 Y 影響更大）？
另外，作為第二個問題：根據我所看到的，在混合模型中，你有固定效應和隨機效應，但我在上面提出的模型中並沒有很清楚地看到這部分。
感謝您的任何幫助。
朱利安
我可以看到如何使用混合模型或結構方程模型來解決您所說的問題；然而，將每次運行的資料結構化為 9 列更為常見。
步驟1-x
步驟1-m
步驟1-n
步驟2-x
步驟2-m
步驟2-n...等
然後將 Y 變數作為單獨的列包含在內。
在分析/擬合模型中，若要新增效果，請尋找巨集按鈕，然後使用「階乘」來取得主效果和 2 向交互作用，或將「階數」改為 3 以獲得 3 向交互作用。
