可以在 JMP Pro 混合模型中測試切片嗎？您好，我正在使用 JMP Pro 18.1.0 中的混合模型功能進行四向全因子變異數分析，其中包含一個重複測量因子（時間、3 個樣本）和三個受試者間因子（物種、顏色和灌溉；每個因子有 2 個等級）。我使用 AR(1) 重複協方差結構，因為它提供了基於 AICc 值的最佳擬合。分析表明，我沒有顯著的 4 向或 3 向交互作用，但有多個 2 向交互作用（見下文）。
為了研究雙向交互作用，我想例如對每個物種層級的時間段進行 Tukey 平均值分離，並對每個時間段的物種進行 t 檢定。但是，我對物種 x 時間段相互作用中的所有成對比較並不感興趣（即，比較時間 1 的物種 1 與時間 3 的物種 2 是沒有意義的），如果可能的話，我想避免削弱我的統計能力。在這種情況下，使用者定義的估計值將不起作用，因為它要求使用者選擇每個因素的至少一個級別，包括那些不感興趣的互動中的級別。如果我正在研究物種 x 時間段的相互作用，則值應該在所有顏色和灌溉水平上取平均值。本質上，我想測試切片，但這似乎不是混合模型輸出中的選項，我無法在標準最小二乘法中分析這些數據，因為我使用 AR(1) 結構進行重複測量。您對分析這種情況下的簡單影響有什麼建議嗎？
進階統計建模回覆：可以在 JMP Pro 混合模型中測試切片嗎？在深入分析包括結構在內的內容之前，除了 AICc 值之外，您是否還有接受 AR(1) 結構的合理依據？換句話說，資料中的自回歸建議（滯後 1 行）是否會讓您說出「是的，由於 xyz，這是有意義的」這樣的話？
此連結處的影片可能會有幫助，從大約 25-26 分鐘開始。
