相关响应示例要对重复的测量数据进行“混合模型”分析，每个重复的测量值需要位于自己的行中。若您的数据采用典型格式（所有重复测量值位于同一行中），可以通过使用“表”>“堆叠”为“混合模型”分析构造合适的数据表。详细信息，请参见《使用 JMP》中的堆叠列。
拟合一元模型|
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新数据表采用通常用于记录重复测量数据的格式。晶片 ID 的每个值定义一行，在单独的行中给出该晶片的四个测量值。
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选择分析 > 拟合模型。
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点击运行。
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报表指示布局对于除“High, Low”象限之外的所有象限在统计上具有显著效应。
执行“混合模型”分析|
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选择分析 > 拟合模型。
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选择重复结构选项卡。
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从“结构”列表中选择非结构化。
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点击运行。
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“重复效应协方差参数估计值”报表给出四个响应的估计方差和协方差。请注意，Low, High 与 High, High 的协方差的置信区间不包括零。这暗示这两个象限中的测量值之间的协方差为正。这是“混合模型”分析使用的信息，当独立对响应建模时，该信息不可用。
使用刻画器探索“布局*特征”交互作用|
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点击“拟合混合模型”红色小三角菜单，然后选择边缘模型推断 > 刻画器。
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通过布局的每个设置处的刻画差值，您可以知道存在显著的交互作用。似乎该交互作用部分来自于“High, High”象限的差值。
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选中所有配对比较 - Tukey HSD 旁边的框。
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点击确定。
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尽管很多比较的差值具有统计显著性，但是有 7 个比较不是。尤其是“High, Low”象限中布局的比较是不显著的，这可以从一元分析中推断出。然而，“Low, Low”象限中布局的比较在 0.05 水平也是不显著的，而在一元分析中它在 0.0028 水平上是显著的。
“布局-Y”和“象限-Y”图|
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点击“拟合混合模型”红色小三角菜单，然后选择保存列 > 预测公式。
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将预测公式保存到数据表的预测公式 Y 列中。
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选择图形 > 图形生成器。
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点击完成以隐藏控制面板。
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