在JMP软件中，如何通过效应似然比检验来评估三因子析因模型的因子显著性？

效应似然比检验是统计学中评估模型中因子或交互项是否显著的重要方法。在JMP软件中，进行三因子析因模型的效应似然比检验，首先需要正确建立模型并包括想要检验的因子。以下是详细步骤：（步骤、代码、图表、扩展内容，此处略）

参考资源链接：[JMP统计分析：三因子析因模型与记名响应探讨](https://wenku.csdn.net/doc/6ihd413njn?spm=1055.2569.3001.10343)

在JMP中，当你添加了所有感兴趣的因子，并设置了模型后，可以使用平台中的效应似然比检验（Likelihood Ratio Tests）功能来进行显著性检验。这个功能会提供一个表格，其中列出了每个效应的似然比检验统计量及其对应的p值。通过比较这些p值与你的显著性水平（通常为0.05），你可以判断哪些因子具有统计学上的显著性。

如果p值小于显著性水平，那么该因子或交互项对响应变量有显著影响，反之则无显著影响。在JMP中，此检验通常在“拟合模型”（Fit Model）平台的“效果检验”（Effect Tests）选项卡中进行，或者在“报告”（Report）选项卡中的“参数分析”（Parameter Estimates）部分找到相关信息。

掌握了这一技术，你可以更好地理解模型中各个因子的作用，以及它们是否对结果有显著影响。为了深入理解和应用JMP在统计分析中的高级功能，建议仔细阅读《JMP统计分析：三因子析因模型与记名响应探讨》。这份资源深入探讨了JMP在处理三因子析因模型和记名响应时的应用，提供了实例和进一步学习的详细信息，帮助你在数据分析的道路上更进一步。

参考资源链接：[JMP统计分析：三因子析因模型与记名响应探讨](https://wenku.csdn.net/doc/6ihd413njn?spm=1055.2569.3001.10343)