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。五个对象组分别属于名为 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。
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选择分析 > 拟合模型。
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在“特质”旁边，选择多元方差分析。
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点击运行。
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在治疗图中，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。
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点击确定。
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将显示每个效应的检验。胆固醇研究结果中显示了部分报表。 请注意以下事项：
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“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”），所以将显示精确的 F 检验。
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“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。“治疗”图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。
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