少なくとも1つの因子をランダム変数として指定した分散分析（ANOVA）または回帰モデルには、混合モデルを使用します。JMP Pro®には、混合モデルと一般化線型混合モデルのプラットフォームがあり、より柔軟に混合モデルを当てはめることができます。
この例では、標準 JMP を使用して、3 つの異なるマシンで測定を行うためにランダムに選ばれた 6 人の人を含むアンバランス設計を適合します。
線形混合モデルの分析
- 開いている JMP データ テーブルから、 [分析] > [モデルのあてはめ]を選択します。(JMP Pro では、[特性] リストから [混合モデル]または[一般化線型混合モデル]プラットフォームを選択して、混合モデルをあてはめます。)
これらの手順の残りの部分は、標準 JMP で混合モデルを適合するためのものです。
- 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。
- 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「人」がランダム効果として指定されているため、「人*機械」の交互作用もランダム効果となります。
- デフォルト（ REML法、非有界分散成分を選択）をそのまま使用し、 「実行」をクリックします。デフォルトでは、JMPは「あてはめの要約表」 、 REML分散成分推定値などを表示します。追加のオプションは、上部の赤い三角の下にあります。
Machine.jmp (Help > Sample Data Folder)Machine.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: 推定される分散の合計は 37.56 で、これは 3 つの要因 (人 (22.46、つまり 59.8%)、人*機械 (14.23、つまり 37.9%)、残差 (0.87、つまり 2.3%)) に分解できます。
2. 固定効果検定：固定効果（機械）のp値は0.0003です。Kenward-Roger F検定を使用します。
ヒント:
- REML （制限付き最尤法）は、 EMS （モーメント法）よりも推奨される推定法です。REML推定値は適切に縮小され、標準誤差も適切に尺度化されます。
- 無制限の分散成分 is the default method for estimating the variance components. Unchecking this box will restrict the variance estimates to be non-negative.
- JMP は、複合対称性(つまり相関が一定) を持つ単純な相関行列を想定します。
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」および「一般化線形混合モデル」を参照してください。
