本指南提供有关执行随机化检验（也称为置换检验）的说明——这是一种重采样方法，用于估计统计量的抽样分布，从而生成假设检验的置信区间和 p 值。许多 JMP 报表都提供随机化检验功能。
随机化试验
在这里，我们描述了如何使用 Fit Y by X 对两个均值进行随机化检验。
- 在打开的 JMP 数据表中，右键单击名义 X 变量（在本例中为性别）的列标题，然后选择“新建公式列”>“随机”>“有放回抽样”。这将创建一个新的公式列，Resample[sex]。
- 使用以 X 拟合 Y平台进行双样本 t 检验。在本例中， Y 为响应变量， X 为因子，即性别。有关如何进行此检验和解释结果的信息，请参阅“双样本 t 检验和置信区间”页面。
- 在分析报告窗口中，右键单击感兴趣的统计信息，然后选择“模拟” 。这里，我们右键单击包含“差异（均值之间）”的输出列。
- 在模拟窗口中，选择要替换的列（性别）和要替换的列（Resample[性别]），输入所需的样本数（本例中为 1000），以及随机种子（如果需要），然后单击确定。
- JMP 会对每个样本重新运行分析。每次迭代中，X 因子（性别）的值都会进行有放回的重采样。
- 结果存储在一个数据表中，其中包含原始样本和每次重采样的统计信息。SimID• 列标识重采样编号。
- 使用分布平台来探索感兴趣的统计结果。平台提供了原始估计值（在本例中为差值）的置信区间，以及经验（观测）p 值。
解释：双尾检验的经验 p 值为 0.3530。也就是说，35.3% 的观察到的重采样差异与我们实际观察到的差异 (7.37) 一样极端或更极端。
Big Class.jmp (Help > Sample Data Library)Big Class.jmp（帮助 > 示例数据库）
JMP 用户社区 (community.jmp.com) 提供的随机化测试插件提供了一个工具，用于在 JMP 中对常见的假设检验执行随机化检验。
请访问JMP帮助中的“基本分析 > 模拟”了解更多信息。
