大規模な (2010 x 4) データ セットがあり、サイクルとストレスが波の速度に与える影響と、それらの相互作用を計算する必要があります。波の速度は 4 つのストレス レベルで収集されているため、ここでのストレスは繰り返し測定されます。積み上げテーブルの概要は次のとおりです。最初の行は N = 対象、2 行目は CYC = サイクル数、3 行目は STR: ストレス レベル、4 行目は収集された波の速度です。
私は JMP pro の混合モデルを使用しました。このモデルでは、固定効果にサイクルとストレスの完全実施要因、ランダム効果に N (被験者番号)、Y に波の速度を設定しています。
ここでの私の質問は、繰り返し構造において、繰り返し共分散構造に残差構造を使用するか、AR(1) を使用するかがわからないことです。共分散に残差構造を使用すると、次のような結果が得られます。
固定効果では、サイクルとストレスは個別に有意性を示していますが、サイクル*ストレスの相互作用は有意性を示さず、これは解釈されたものではありません。サイクル Nparm は 43 を示しており、これは 1 つのファシックのみを考慮しています。この問題にどのように対処すればよいでしょうか?
良い質問ですね、 @AvgMethodMoose7 : これについてはさまざまな考え方がありますが、こちらが良い参考資料です (JMP の以前のバージョンですが、同じ考え方が適用されます)。
https://community.jmp.com/t5/Mastering-JMP/Fitting-Repeated-Measures-Data-using-JMP-Pro/ta-p/312501
こちらもかなり良い記事です。
https://support.sas.com/resources/papers/proceedings/proceedings/muro30/198-30.pdf
