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多数のテストに対するシフト分析

多数のテスト（例：1,000 件を超えるテスト）における実行ごとの変動を確認しようとしています

The data is in long format, with all test values in a single column (TestValues). Each unit has measurements across multiple runs (e.g., WW1, WW2, WW3), identified by a WW column, and we have a UnitID to track which unit it is. I want to:

• 各テストの実行中に統計的に有意な変化があるかどうかを確認します。

• そして、結果を要約表形式（p値、信頼区間など）で取得するか、多数のテストを追跡できる形式で取得します。

JMPのPro版ではなく、ベース版を使用しているため、混合モデルオプションにアクセスできません。すべてのテストでこれを効率的に実行するには、どのような方法がありますか？

高度な統計モデリング自動化とスクリプト基本的なデータ分析とモデリング品質およびプロセスエンジニアリング信頼性分析ウィンドウズ多数のテストに対するシフト分析について

うまくいくかもしれない方法としては、Y = TestValues 、 ワールドワイド = Model Effect、そしてFit By テストIDでモデルをフィッティングする方法があります。これにより、各テストに対してモデルがフィッティングされ、各テストが個別に分析されます。その後、任意のテーブルを右クリックして「結合データテーブルを作成」​​を選択すると、クリックしたすべてのテストの結果（効果の要約など）がテーブルに表示されます。この方法がうまくいったかどうか教えてください。

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