级别：初级
如果你尝试使用两个定性和定量变量作为响应来分析真实数据，你将不可避免地最终得到“重复且不规则的双向排列”，但找到一本处理这个问题的日语教科书很重要。我不能。也许正是因为这个原因，诸如“除非重复次数相等，否则分析是不可能的”之类的说法在网络上盛行。其原因是，统计入门教科书不喜欢严重依赖平方和分解并使用带有虚拟变量的设计矩阵 X 的分析方法。使用“拟合模型”的 JMP 用户可能在进行分析时无需担心重复是否相等或不均匀。要知道，当你试图在“效果细节”中求某个定性变量的水平平均值时，输出的是“最小二乘均值”和“平均值”，它们之间是存在差异的。然而，有可能清楚地解释其中的差异吗？因此，通过展示使用Excel的矩阵函数对2×3重复不均匀二维数据的分析方法，并与使用JMP的分析结果进行比较，加深我们对“模型拟合”计算原理的理解，以便进一步应用。 ，我们提出了平方和分解的另一种计算方法。
我从 JMP4 开始就是用户，并且从 JMP 之前就开始使用 SAS。在我曾经工作的公司，我使用各种类型的JMP进行了统计教育，并在公司内部开展了JMP的传播活动。该结果已在 JMPer 会议上酌情介绍。退休后，我成立了一家个体经营的咨询公司并继续在那里工作。最近我感觉到日本很多学术领域（不包括临床统计学）对真实数据进行统计分析的能力正在集体下降。对我来说，实验设计对于学习统计理论并将其付诸实践至关重要。这次的题目是一个我已经解决过的问题，但是当我重读实验设计相关的书籍时，我发现没有使用JMP的“模型拟合”计算原理的例子，我发现我被游行震惊了传统分析方法专注于平方和分解，并确信这是由于普遍存在的错觉，即不可能分析重复不规则的二维数据。
