双因子嵌套随机效应模型
考虑包含 A 和 B 这两个因子的模型，但 B 嵌套在 A 中。尽管有时嵌套效应被视为固定效应，但多数情况下嵌套效应被视为随机效应。出于此原因，在如下所述的模型中，嵌套效应输入时作为随机效应。
要输入的效应：A, B[A]&随机
1. 在“选择列”列表中，选择两个名义型或有序型效应：A 和 B。
2. 点击添加。
3. 要将 B 嵌套在 A 中：在“构造模型效应”列表中，选择 B。在“选择列”列表中，选择 A。这两个效应应突出显示。
4. 点击嵌套。
5. 当 B[A] 在“构造模型效应”列表中突出显示时，选择特性 > 随机效应。
双因子嵌套随机效应模型的示例
作为测量系统分析研究的一部分，测量了 24 个随机选取的部件。这些部件平均分配给六个操作员，他们通常负责测量这些部件。针对分配的四个部件中的每一个部件，每个操作员都要进行三次独立的测量。
由于一个操作员测量的部件就只是这一特定操作员负责测量的，所以部件嵌套在操作员中。由于部件是随机生成的样本，部件被视为随机效应。由于这六个特定的操作员是关注对象，所以操作员被视为固定效应。正确模型指定如下。
1. 选择帮助 > 样本数据库，然后打开 Variability Data/2 Factors Nested.jmp。
2. 选择分析 > 拟合模型。
3. 在“选择列”列表中，选择 Y 并点击 Y。
4. 在“选择列”列表中，选择操作员和部件。
5. 点击添加。
6. 要将部件嵌套在操作员中：在“构造模型效应”列表中选择部件。在“选择列”列表中，选择操作员。这两个效应应突出显示。
7. 点击嵌套。
8. 当“部件[操作员]”在“构造模型效应”列表中突出显示时，选择特性 > 随机效应。
图 2.17 双因子嵌套随机效应模型的“拟合模型”窗口
9. 点击运行获取“拟合最小二乘法”报表。
Figure 2.18显示了两个图。第一个图是“变异性图”，其中显示了每个操作员针对四个部件中的每一个部件给出的三个测量值。水平线段显示每个操作员的测量均值。
要构造Figure 2.18 中的“变异性图”，请在 2 Factors Nested.jmp 样本数据表中运行数据表脚本变异性图 — 嵌套。点击“变异性量具”红色小三角，撤销选择显示极差条，然后选择显示组均值。
第二个图是操作员的“拟合最小二乘法”报表“预测刻画器”图。该图显示每个操作员的预测响应。设置在 Jane 位置的红色垂直虚线指示 Jane 的预测响应为 0.997。您可以看到“预测刻画器”图中提供的模型预测与“变异性图”中的原始数据之间的对应关系。
要获取“预测刻画器”图，请点击“响应‘Y’”红色小三角并选择因子刻画 > 刻画器。
这些图显示如何对每个操作员的预测测量值建模。不过，请记住您关注的不仅仅是操作员测量部件的方式是否不同；您还同时关注部件测量值本身是否存在变异性，这要求估计与部件关联的方差分量。
图 2.18 双因子嵌套随机效应模型的模型拟合
