感謝您的協助。
我想檢查 A 組和 B 組之間是否存在年齡偏見。
在這方面，如果您能教我如何在 JMP 中分析 Mantel-Haenszel 檢驗，我將不勝感激。
你好
我叫小野宏明，在 SAS Institute Japan Co., Ltd. 的 JMP 日本分會擔任測試員。
可以使用「雙變量關係」在 JMP 中執行用於比較組間平均分數的 Cochran-Mantel-Haazel 檢定。
但請注意以下幾點：
（1）即使只有一層，也需要加入層變數。
（2）如果要比較平均分數，則需要事先在資料中指定要給出的分數。
預設情況下，分數編號為 1、2、3、4、5、...
（3）X 和 Y 變數都應設定為分類變數（名目或序數尺度）。
順便說一句，我個人並不認為下面解釋的 CMH 檢定旨在確認「沒有年齡偏見」（我將其解釋為「即使在分析中不包括年齡，組間關係和結果變數之間也不會存在混雜偏見」）。
（1）一般來說，對於許多統計檢定來說，「不顯著」僅僅表示「沒有足夠的證據來拒絕原假設」。正如俗話所說，「沒有證據並不代表沒有證據」。
（2）即使結果“顯著”，也可能只是偶然在這一例子中顯著。
（3）即使統計檢定能夠「證明」「年齡」和「群體」之間存在關係，這也不一定意味著「年齡」是一個混雜因素（在滿足 DAG 後門標準的意義上）。
我個人認為，「年齡」是否為混雜因素應該與領域內的專家討論決定，而不是透過組間比較測試來決定（我認為 Hernán 和 Robins 的《What If: Causal Inference》也持不應透過測試來確定混雜因素的觀點）。此外，我認為您應該與該領域的專家討論（最好在查看數據之前）除了年齡之外是否還有任何需要考慮的混雜因素。不過，我認為對此有多種思考方式。
在這裡，我想使用附加的偽數據“dataexample.jmp”進行解釋（因為附加數據的版權等不清楚）。操作比較複雜，有問題的話請再回覆。
我們假設檢定的目的是進行 Cochran-nMantel-Haazel 檢驗，以比較兩組（A 和 B）之間的序數反應（a、i、u、e、o、ka）。 “頻率”列包含每個組合的頻率。我們將解釋當分數用作連續數字以及用作平均排名時會發生什麼。
（如最後的 (c) 所述，使用平均秩作為分數的 CMH 檢定相當於 Wilcoxon 檢定。如果您已經有連續尺度的資料並希望使用平均秩作為分數，則使用以下步驟執行 Wilcoxon 檢定比 CMH 檢定更容易。此外，如果資料很大，結果將類似於使用這些分數的雙樣本 t 檢定。)
■ 使用連續數字作為分數時
如果您想為答案（a、i、u、e、o、ka）指派連續的數字（1、2、3、4、5、6），並比較組別之間的平均分數，請依照下列步驟操作。
（a-1）為所有值相同的資料新增「層」列。
（a-2）選擇[分析] → [雙變量關係]。
並為每列指派以下角色：
將 Y 變數設為 [Y，反應變數]。在這種情況下，Y 變數必須處於名目或序數尺度上。
X 變數（兩組的變數）是 [X，解釋變數]
點選[Block]，選擇上面（a-1）中所建立的「Layer」列。
如果有頻率列，請選擇它作為 [頻率]
完成所有設定配置後，按一下「確定」。
（a-3）報告底部印有「Cochran-Mantel-Haenszel 檢定」。其中，「X 之間的分數比較」是 Cochran-nMantel-Haazel 檢驗，它比較組之間的平均分數。
■ 以平均排名作為得分時
如果您想為答案（a、i、u、e、o、ka）賦予序號以外的分數，那麼您需要在運行資料之前親自賦予它們分數。
例如，如果您想使用平均排名作為分數，步驟如下：
（b-1）若Y變數為字串，選擇[列] → [重新編碼]，將其轉換為數字，序號為1、2、3、4、5、6、…。
在這種情況下，使用 Recode 建立新列後，右鍵單擊重新編碼的列，選擇“列資訊”，然後將“資料類型”設為“數字”，將“比例”設為“連續”。
（b-2）選擇[分析] → [單變量分佈]。為每一列指派以下角色：
上面（b-1）中建立的重新編碼的數字列是 [Y, 列]
如果有頻率列，則選擇它作為頻率
完成所有設定後，按一下 [確定]。
（b-3）點選直方圖上方列名稱輪廓上的紅色三角形按鈕，
選擇[儲存] → [平均排名]。此操作將平均排名儲存到資料表中。
（b-4）右鍵點選平均秩列，選擇“列資訊”，將“尺度”改為“序數尺度”。
此後，按照上述「■ 如果使用連續數字作為分數」中的（a-1）至（a-3）相同的步驟進行。但是，對於（a-2）[Y，目標變數]，指定在（b-2）和（b-3）中建立的平均秩的列。
■Cochran-nMantel-Haazel 檢定用於比較兩組之間的平均分數（以下稱為「平均分數 CMH 檢定」），它與其他幾種名稱的檢定相關。
(c-1) 當樣本數較大時，「得分平均值 CMH 檢定」產生的結果類似於雙樣本 t 檢定的結果。特別是，結果是漸近相同的。
(c-2)「得分平均值 CMH 檢定」所產生的結果與 Cochran-Armitage 檢定的結果相似。 Cochran-Armitage 檢定相當於有序反應邏輯迴歸中的得分檢驗，因此當樣本量較大時，「得分平均值 CMH 檢定」將類似於有序邏輯迴歸中的檢定結果。
(c-3) 使用平均等級作為分數時，「分數平均值 CMH 檢定」產生的結果與「Wilcoxon 檢定」、「Mann-Whiteney 檢定」、「Wilcoxon-Mann-Whiteney 檢定」等檢定相同、「Mann-Whiteney 檢定」、「Wilcoxon-Mann-Whiteney 檢定」、「Mann-Whiteney 檢定」、「Wilcoxon-Mann-Whiteney 檢定」等檢定相同。 （卡方近似）」的。JMP 的 CMH 檢定不執行 1/2 連續性校正。）
我記得這些關係（c-1）到（c-3）寫在某本教科書中，但我現在找不到了。如果您有興趣，請聯絡我們，我們將嘗試找到包含解釋的教科書。
