如何正確指定混合模型你好，
我目前正在使用 JMP 中的混合模型分析 EEG 貝塔功率數據，並想確保我正確指定了模型。我的資料集採用長格式結構，其中每一行代表具有以下變數的單一觀察值：
| 主題 | 團體 | 刺激 | 電極 | 時間 | 力量 |
| 1 | A | X | 鋯石 | -0.4 | 1.23 |
| 1 | A | X | 鋯石 | -0.2 | 1.45 |
| 1 | A | X | 磷礦 | -0.4 | 0.56 |
| …… | …… | …… | …… | …… | …… |
| 1 | A | Y | 鋯石 | -0.4 | 2.91 |
| …… | …… | …… | …… | …… | …… |
| 2 | B | X | 鋯石 | -0.4 | 1.31 |
| …… | …… | …… | …… | …… | …… |
| 11 | B | Y | 磷礦 | -0.2 | 2.34 |
我想進行以下分析：
- 固定效應 include
Group, Stimulus, and Electrode, along with their interactions.
問題：
我應該如何正確指定JMP的混合模型中的重複結構？
我將非常感激有關如何在 JMP 中正確構建此分析的任何指導。謝謝你！
進階統計建模回覆：如何正確指定混合模型你好@RMSJaguar755 ，
歡迎加入社群！
您是否已經查看過與重複測量建模相關的 JMP 幫助部分： 重複測量範例？
您的資料格式似乎與 JMP 說明中顯示的範例中的格式非常接近，其中回應在不同的時間點進行測量和重複。
我不確定在您的語境中“Power”的用法，但它可以用作協變量和/或隨機效應。
如果您需要更多幫助/指導，您能否提供更多詳細資訊（以及可能的匿名資料集來測試某些建模方法），以便社群的其他成員可以加入此討論並提供見解？
回覆：如何正確指定混合模型您可能會回覆如下內容：
感謝您的快速回覆！我檢查了 JMP 幫助中有關重複測量建模的部分，我相信我的資料結構與那裡提供的範例類似。
為了澄清我的分析：
- 我有兩組（響應者、無響應者）的 EEG 貝塔波段功率數據。
- 每個受試者都會看到 3 種類型的刺激。
- 腦電圖由 32 個電極記錄。
- 在 6 個時間點 (-0.4s、-0.2s、0s、0.2s、0.4s、0.6s) 測量 Beta 功率。
我的目標是執行混合模型分析，將主題視為重複測量，同時分析群體（反應者/無反應者）、刺激（S1、S2、S3）和電極（Cz、Oz、P3、P4）對隨時間推移的 beta 功率的影響。我不確定在 JMP 中的混合模型框架中指定重複結構的最佳方法。
我已附加長格式的模擬資料集以供參考。
我應該如何在 JMP 中適當地建立混合模型？我是否應該將時間視為重複測量並將主題作為隨機效應？我將非常感激任何關於正確設定模型效果的指導。
感謝您的幫忙！
回覆：如何正確指定混合模型澄清幾件事：
1. 混合模型是將固定效應和隨機效應結合在一起的情況。
2. 在您的情況下，您的反應是功率，您的固定效應是與組別、刺激和電極相關的效應，而您的隨機變數是時間？就模型中的可估計和可分配而言，我不確定時間是否為隨機效應。我質疑的是時間是否與固定效應無關。固定效應在不同時期會改變嗎？如果不是，那麼時間就與固定效應不無關。在這種情況下，您需要重複採取措施。重複測量沒有 DF。它們可以被評估（透過觀察治療內的變化），但你無法得到 DF 來模擬這些影響。您可以估計枚舉統計資料來描述資料（例如平均值、變異數、斜率）並評估固定效應是否會影響這些反應變數。重複測量並不是 MSE 的適當估計。
回覆：如何正確指定混合模型請在 JMP 表中發布您的資料集。
