启动“因果处理”特质
通过以下方式来启动“因果处理”特质：选择分析 > 拟合模型，输入一列作为 Y，从特质菜单中选择因果处理，然后为处理输入一列。
有关对所有特质通用的“拟合模型”窗口各方面的详细信息，请参见“模型规格”。有关“选择列”红色小三角菜单中选项的详细信息，请参见《使用 JMP》中的““列过滤器”菜单”。在此提供特定于“因果处理”特质的信息。
“响应模型”选项卡
在“响应模型”选项卡上添加变量以便对结果建模。根据需要使用“添加”、“交叉”、“嵌套”和“宏”等选项。“变换”选项支持您将函数应用到已选变量。有关这些选项的详细信息，请参见““构造模型效应”选项卡”。
二值型处理
当处理为二值型变量时，采用广义线性混合模型 (GLMM) 分别拟合两个响应模型：每个处理水平对应一个模型，且所选变量作为固定效应。有关该方法的详细信息，请参见“广义线性混合模型”。
图 14.6 显示“响应模型”选项卡的“拟合模型”启动窗口
当结果 (Y) 为二值型时，使用带有 Logit 连结的 Logistic 回归对响应建模；当结果为连续型时，使用线性回归。若没有为响应模型指定任何变量，则仅使用处理模型来估计因果效应。
连续处理
当处理为连续变量时，为响应模型选择的任何变量都会被忽略。有关响应模型如何自动拟合的信息，请参见连续处理方法的统计详细信息。
“处理模型”选项卡
在“处理模型”选项卡上添加变量以便对处理建模。根据需要使用“添加”、“交叉”、“嵌套”和“宏”等选项。“变换”选项支持您将函数应用到已选变量。有关这些选项的详细信息，请参见““构造模型效应”选项卡”。
二值型处理
当处理为二值型变量时，使用 GLMM 拟合处理模型，且所选变量作为固定效应。具体而言，使用带有 Logit 连结的 Logistic 回归对处理变量建模。若没有为处理模型指定任何变量，则仅使用响应模型来估计因果效应。
图 14.7 显示“处理模型”选项卡的“拟合模型”启动窗口
连续处理
当处理为连续变量时，必须指定处理模型。使用 GLMM 拟合处理模型，且所选变量作为固定效应。具体而言，使用线性回归对处理变量建模。