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发布日期: 04/13/2021

复合多元模型的示例

JMP 可以处理具有多个重复测量层次的数据。例如,请查看 Cholesterol.jmp 数据表。五个参与者构成的组分别属于名为 A、B、Control 和 Placebo 的四个治疗组中的一个。在三个月中每个月的早上和下午各测量一次胆固醇(数据是虚构的)。在本例中,按月内当天的时间这样的时间顺序排列响应列。

1. 选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Cholesterol.jmp

2. 选择分析 > 拟合模型

3. 选择 4 月上午4 月下午5 月上午5 月下午6 月上午6 月下午,然后点击 Y

4. 选择治疗,然后点击添加

5. 在“特质”旁边,选择多元方差分析

6. 点击运行

图 9.10 “治疗”图 

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治疗图中,您可以看到开始研究的四个治疗组具有很相似的胆固醇均值。A 和 B 治疗组在试验期结束后看上去具有更低的胆固醇值。control 和 placebo 组没有什么变化。

7. 点击选择响应菜单,然后选择复合

完成该窗口以告知 JMP 如何在数据表中排列响应以及每个响应的水平数。在胆固醇示例中,在月内排列当天的时间列。因此,您将当天的时间命名为一个因子,将月效应命名为另一个因子。检验交互作用效应是可选的。

8. 使用Figure 9.11 中的选项来完成窗口。

图 9.11 “复合”窗口 

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9. 点击确定

将显示每个效应的检验。Figure 9.12中显示了部分报表。请注意以下事项:

“时间”报表显示“时间”与治疗之间的交互作用的 p 值为 0.6038,这指示交互作用不显著。这意味着没有证据表明“上午”和“下午”的治疗之间存在差异。因为“时间”有两个水平(“上午”和“下午”),所以将显示精确 F 检验。

“月”报表显示“月”与治疗之间的交互作用的 p 值 <.0001,这指示交互作用显著。这暗示治疗组之间的差异变化取决于月份。Figure 9.10 中的治疗图指示在四月组之间没有差异,但是在五月治疗类型(A、B、Control 和 Placebo)之间的差异变大,在六月变得更大。

“时间*月”的报表显示治疗的 p 值不显著。这表明涉及“时间”、“月”和治疗的三因子交互作用效应在统计上不显著。

图 9.12 胆固醇研究结果 

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