2 路方差分析的 LostDFY= 标准化测试增长
X=AP学生；非 AP 学生、白人、黑人、西班牙裔、亚洲人、2+种族、太平洋岛民、美洲原住民。
我需要打开 JMP 功能，通过“排除缺失数据”来忽略空白单元格。
每个 X 都是使用 MACROS - FULL FACTORIAL 插入和交叉的。图像就是结果。为什么会有 LostDF？
我的数据集很大。 8000？我的专栏设置为将学生标记为 AP（如果不是，则单元格为空白）。我也是这样进行种族和民族分类的。我想测试种族和族裔对我的两个群体（AP 和非 AP）分数增长的影响
基础数据分析和建模内容组织苹果系统回复：2 路方差分析的 LostDF请参阅窗口顶部的奇点详细信息。它们首先显示。您的模型指定过多。数据不支持估计该模型中的所有项。这不是 N 是否足够的问题，而是因子水平组合的问题。
回复：2 路方差分析的 LostDF您能解释一下我的模型“过度指定”是什么意思吗？我不是统计学家。是否需要修复电子表格中数据的结构？我为每个 X 和 Y 变量都有单独的列。
不再是两列单独的列，一列用于 AP 学生，另一列用于非 AP 学生。这是错误的吗？我应该只拥有一个并且编码为 AP 或 NonAP 吗？
回复：2 路方差分析的 LostDF如果你附上你的数据表将会很有帮助。数据表可能未正确组织。过度指定的模型意味着模型中的项对于数据表中的信息量而言过多。也许您有更高阶的项（例如，相互作用或非线性），并且数据集中没有这些组合。
看起来你有两个因素：
X1：放置在 2 个级别
X2：7个级别的比赛
您应该有 3 列：Y、X1 和 X2
回复：2 路方差分析的 LostDF看来您的模型中有太多变量。例如，AP和nonAP是否是相同的信息但颠倒了？似乎任何未标记为 AP 的人都可能被标记为非 AP - 如果将这两个变量都放入模型中，这会导致奇异性。看起来您的某些人口统计群体可能会与 AP 栏重叠，从而导致信息冗余。如果附上数据表的样本就更清楚了。
