可以在 JMP Pro 混合模型中测试切片吗？您好，我正在使用 JMP Pro 18.1.0 中的混合模型进行四向全因子方差分析，其中包含一个重复测量因子（时间，3 个样本）和三个受试者间因子（物种、颜色和灌溉；每个因子 2 个水平）。我使用 AR(1) 重复协方差结构，因为它基于 AICc 值提供了最佳拟合。分析表明，我没有显著的四向或三向交互作用，但有多个双向交互作用（见下文）。
为了研究双向交互作用，我想例如对每个物种水平的时间段进行Tukey均值分离，并对每个时间段的物种进行t检验。但是，我对物种x时间段交互作用中的所有成对比较并不感兴趣（例如，比较物种1在时间1与物种2在时间3的比较没有意义），并且我希望尽可能避免降低我的统计功效。用户定义估计值在这种情况下不起作用，因为它要求用户选择每个因子的至少一个水平，包括那些不属于我感兴趣的交互作用的水平。如果我要研究物种x时间段的交互作用，应该对所有颜色和灌溉水平的值取平均值。本质上，我想进行切片检验，但这似乎不是混合模型输出中的选项，而且我无法在标准最小二乘模型中分析这些数据，因为我使用的是AR(1)结构进行重复测量。您对分析这种情况下简单效应有什么建议吗？
高级统计建模回复：可以在 JMP Pro 混合模型中测试切片吗？在深入分析结构之前，除了 AICc 值之外，您是否还有其他合理的依据来接受 AR(1) 结构？换句话说，数据中存在自回归（滞后 1 行）的迹象是否让您得出“是的，由于 xyz，这很合理”的结论？
此链接处的视频可能会有帮助，从大约 25-26 分钟开始。
