简单重复测量模型的示例

使用“拟合模型”平台的“标准最小二乘法”特质拟合重复测量数据的模型。您想要分析六种动物中的每种动物在四个季节中的每一个季节中迁徙的距离数据。共有两个物种并且动物标识符嵌套在物种中。由于这六种动物足以代表较大的种群，您决定将研究课题视为随机效应。您想要对响应英里数建模，将其作为物种和季节的函数，并考虑到每种动物都有重复测量这一事实。

1. 选择帮助 > 样本数据文件夹，然后打开 Animals.jmp。

2. 选择分析 > 拟合模型。

3. 选择英里数并点击 Y。

4. 选择物种和研究课题，然后点击添加。

5. 要将研究课题嵌套在物种中：在“构造模型效应”列表中，选择研究课题。在“选择列”列表中，选择物种。这两个效应应突出显示。

6. 点击嵌套。

7. 在“构造模型效应”列表中，选择研究课题[物种] 并点击特性 > 随机效应。

8. 在“选择列”列表中，选择季节并点击添加。

9. 在“构造模型效应”列表中，选择季节。在“选择列”列表中，点击物种。这两个效应应突出显示。

10. 点击交叉。

11. 点击运行。

图 4.40 REML 分析的部分报表 

“效应汇总”表指示物种和季节这两个固定效应都对响应变量英里数有显著影响。不过，季节和物种之间的交互作用在统计上不显著。这些结果还显示在“固定效应检验”表中。

“参数估计值”表指示物种[草原狼]、季节[春季]、季节[夏季] 和季节[夏季]*物种[草原狼] 等参数对英里数有显著影响，但其他变量和交互作用在统计上不显著。该报表还包含随机效应模型的“REML 方差分量的估计值”表，该表提供“研究课题嵌套在物种内”和残差方差的估计值。请注意，研究课题[物种] 随机效应解释了 38.194% 的总方差，残差分量解释了 61.806% 的总方差。

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