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公開日: 04/01/2021

分割実験モデルまたは反復測定モデル

ここで、Aを1次単位に割り付けられた因子、B[A]を1次単位を識別するID、Cを2次単位に割り付けられた因子(たとえば時間)とします。

入力する効果: A、B[A]&変量効果、C、C*A

1. 「列の選択」リストで、2つの名義尺度または順序尺度の効果A、Bを選択します。

2. [追加]をクリックします。

3. BをAの枝分かれとするには、「モデル効果の構成」リストでBを選択します。「列の選択」リストで、Aを選択します。こうすると、これら2つの効果が強調表示された状態になります。

4. [枝分かれ]ボタンをクリックします。

5. 「モデル効果の構成」リストでB[A]を選択します。

6. [属性]>[変量効果]を選択します。

7. 「列の選択」リストで、3番目の名義尺度または順序尺度の効果Cをクリックします。

8. [追加]ボタンをクリックします。

9. 「モデル効果の構成」リストでCを選択します。「列の選択」リストで、Aをクリックします。両方の効果が強調表示されます。

10. [交差]ボタンをクリックします。

誤差構造が複合対称である反復測定モデルの例

6匹の動物が各季節で移動した距離のデータがあります。動物の「種別」は2種類です。「個体」(各個体に対する通し番号)は、「種別」から枝分かれしています。6匹の動物はより大きな母集団から抽出されたと考えられるので、「個体」を変量効果として扱うことにします。「距離(マイル)」に対する「種別」「季節」の影響をモデル化しましょう。

1. [ヘルプ]>[サンプルデータライブラリ]を選択し、「Animals.jmp」を開きます。

2. [分析]>[モデルのあてはめ]を選択します。

3. 「列の選択」リストで「距離(マイル)」を選択し、[Y]をクリックします。

4. 「列の選択」リストで、「種別」「個体」を選択します。

5. [追加]をクリックします。

6. 個体を種別からの枝分かれ効果とするには、まず、「モデル効果の構成」リストで「個体」を選択します。「列の選択」リストで、「種別」を選択します。こうすると、これら2つの効果が強調表示された状態になります。

7. [枝分かれ]ボタンをクリックします。

8. 「モデル効果の構成」リストで「個体[種別]」を選択します。

9. [属性]>[変量効果]を選択します。

10. 「列の選択」リストで、「季節」を選択します。

11. [追加]をクリックします。

12. 「モデル効果の構成」リストで「季節」を選択します。「列の選択」リストで、「種別」を選択します。両方の効果が強調表示されます。

13. [交差]ボタンをクリックします。

図2.19 複合対称の反復測定モデルの指定 

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