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］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」と「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」と「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
