你好社区，
我有一个关于如何处理建模情况的问题。我有一组纵向数据，如下表所示：
我有一些因素（X、M 和 N），每次在流程的不同步骤（步骤 1、步骤 2 和步骤 3）中进行评估。我测量答案 Y，然后确定哪个因素（以及从哪个步骤开始）对结果 Y 影响更大。为了使事情更清楚（如果有必要），可以将情况表示如下：
这种情况（纵向数据）在我看来是“混合模型”的情况，但我真的不知道如何将这种情况转换为JMP（我对混合模型不是很有经验）。
我在想我的模型可能是这样的：
Y = Xstep1 + Xstep2 + Xstep3 + Xstep1*Xstep2 + Xstep1*Xstep3 + ....
我添加了流程中不同步骤之间的交互，因为最近我看到了一个演示文稿，这样做您还可以考虑流程历史记录的影响。你怎么认为 ？是根据我的目标对情况进行建模的正确方法（确定哪个因素以及哪个步骤对我的答案 Y 影响更大）？
另外，作为第二个问题：根据我所看到的，在混合模型中，你有固定效应和随机效应，但我在上面提出的模型中并没有很清楚地看到这部分。
感谢您的任何帮助。
朱利安
我可以看到如何使用混合模型或结构方程模型来解决您所说的问题；然而，将每次运行的数据结构化为 9 列更为常见。
步骤1-x
步骤1-m
步骤1-n
步骤2-x
步骤2-m
步骤2-n...等
然后将 Y 变量作为单独的列包含在内。
在分析/拟合模型中，要添加效果，请查找宏按钮，然后使用“阶乘到度数”来获取主效果和 2 向交互作用，或将“度数”更改为 3 以获得 3 向交互作用。
