このガイドでは、ネスティングを用いた混合モデル（ランダム効果と固定効果）を用いた反復測定データの分析手順を説明します。反復測定とは、同一の被験者に対して複数回の測定が行われ、多くの場合、一定期間にわたって実施されるデータを指します。
この例では、2種からランダムに選ばれた6匹の動物を対象としています。各動物の移動距離を経時的に測定しました。このデータは縦長形式（スタック形式）であるため、混合モデル分析を使用しています。
反復測定分析：混合モデル
- 開いている JMP ®データ テーブルから、 [分析] > [モデルの適合]を選択します。
- 応答を追加します。 [列の選択]から連続変数 (連続変数には青い三角形があります) を選択し、 [Y]をクリックします。
- モデル効果を追加する：変数を選択し、 「モデル効果の構築」の下の「追加」をクリックします。交互作用項を指定するには、複数の列を選択し、 「クロス」をクリックします。
- Specify the nesting structure: Here, subject is nested within species. Select ‘主題’ from モデル効果の構築, select ‘種s’ from 列を選択, and click ネスト. (If the subject ID is uniquely valued, skip this step.)
- ランダム効果を指定：モデル効果を選択し、 「属性」の横にある赤い三角形から「ランダム」を選択します。ここでは、「subject[species]」をランダム効果として指定しています。
- デフォルト（ REML法で非有界分散成分を選択）を受け入れ、 「実行」をクリックします。デフォルトでは、効果の要約、適合度の要約、 REML分散成分推定値、固定効果検定などの表が表示されます。追加のオプションは、上部の赤い三角の下にあります。
Example: Animals.jmp (Help > Sample Data Folder)例: Animals.jmp (ヘルプ > サンプルデータフォルダ)
解釈：
1. 分散成分の推定値：ランダム効果と残差誤差の推定分散を表示します。この例では、動物間の推定分散は0.76、つまり全体の分散の38%です。
2. 固定効果検定：適切な分散成分推定値を分母の誤差項として用いた固定効果のF検定結果を示す。ここでは、種と季節はどちらもα = 0.05で有意であるが、交互作用は有意ではない。
MANOVA プラットフォームを使用して反復測定データを分析する方法については、「反復測定分析 (ANOVA)ガイド」を参照してください。
詳細については、 JMP ヘルプの「線形モデルの適合 > 混合モデル」を参照してください。
