大家好， @martindemel
在 JMP 18.0.1 中，我啟動了一個線性模型：
Y~X1*X2
在哪裡 ：
- Y 是連續反應
- X1 是連續回歸量
- X2 是分類迴歸量（3 個類別，名為「A」、「B」、「C」）
有些人將此模型稱為 ANCOVA
由此我得到：
每個 X2 類別的截距和斜率（在 X1 上），如下圖所示：
我想以成對的方式比較這些斜率。
像這樣（在 R 4.2.2中完成）:(
圖書館（emmeans）
對（emtrends（lm（Y〜X2 * X1，數據= df），〜X2，var =“X1”））
contrast estimate SE df t.ratio p.value
A - B 0.211 0.0616 54 3.431 0.0033
A - C -1.721 0.0616 54 -27.934 <.0001
B - C -1.932 0.0616 54 -31.365 <.0001
P value adjustment: tukey method for comparing a family of 3 estimates
目前，在 JMP 中，我只找到了做非常接近的事情的方法，但不完全是我想要的：
1. 擬合模型方法：將斜率與總體平均值進行比較
--> 紅色三角形/估計/比較斜率
這會將每個斜率與平均斜率進行比較（使用尼爾森調整）
2. 擬合曲線方法：等效性檢定結果
--> 紅色三角形（來自線性擬合）/等價測試
此方法對擬合的每個參數執行成對（跨 X2 類別）等價測試。這裡，只有 2 個參數：截距和斜率。
結論和最後一個問題：
我知道有多種方法可以確定一個坡度是否與其他坡度不同。但我正在尋找斜率之間成對比較的具體方法（與 R 中的可執行方法相同，請參見上文）。
附件說明：
- data.xlsx = 資料的 Excel 檔案（模擬資料）
- Compare_slopes_example.jmp = JMP 表，其中保存了 data.xlsx 中的資料和擬合模型、擬合曲線分析。
我非常感謝你的幫忙！
祝你有美好的一天 
很棒的添加@MRB3855
從這篇文章中，我了解到自訂測試應該像這樣設定（其中前三列不是必需的，但顯示@Mark_Bailey在他的答案中描述的內容：
您好，我發現另一個帖子更詳細地討論了這個問題。據我所知，他們不僅想了解斜率是否有差異，還想了解每次比較有什麼差異。
坡度比較
一種方法是手動方法，將每個層級作為參考（使用層級的值順序）並擬合模型，另一種方法是使用非線性擬合。 @julian似乎也創建了一個加載項（也可以在線程中找到），但我不確定它的最新程度，因為帖子和加載項都是 2016 年的。
[編輯：順便說一句，第一種方法已放入 JMP 註釋中以供參考：[已刪除鏈接，因為並非所有用戶都可以訪問]]
是的， @dlehman1是正確的。用他指定的模型，X2的測試會告訴你三條線的截距是否不同。相互作用的測試將告訴您斜率是否不同。要了解原因，請查看該模型的預測方程，您可以看到 X2 參數是對截距的調整，而 X1*X2 參數是 X1 斜率的調整。
我認為您想使用 Fit 模型平台，使用 X1、X2 和 X1*X2（交叉效應）作為因子。這使得斜率和截距都可以變化，我相信提供了統計比較斜率和截距與平均值和彼此之間所需的所有資訊。具有更完整統計背景的人可能可以準確地建議在哪裡尋找該資訊。
謝謝@MRB3855， @martindemel
感謝這個客製化測試和@martindemel展示的對比 我得到了與 R 相同的結果。
唯一可以保留的就是對 p 值進行塔基調整。
非常感謝 ！
