JMP裂区设计模型：效应类型详解与 shader 实例

在《JMP统计和图形指南》第六版中，章节14.1详细探讨了裂区设计模型中的效应类型，这是一个在统计分析特别是在实验设计和多水平数据处理中常见的概念。裂区设计模型被用于研究中，当实验涉及多个层次或区段，如不同实验室、地理位置、时间等，以控制或探索这些额外变量对结果的影响。 该模型中的效应类型主要包括： 1. **整区处理（Fixed Effects）**：这些效应被认为是不变的，在整个区域或处理组中恒定，例如，如果研究者想知道不同实验室的技术差异对结果的影响，那么实验室就是固定效应。 2. **随机效应（Random Effects）**：这些效应随观察值的变化而变化，通常用来反映个体内部变异，比如对象ID或重复测量ID，它们考虑到了个体间可能存在的不可观测差异。 - **对象间处理（Between-Object Treatment）**：关注的是处理之间的差异，例如，研究者可能想比较不同药物在不同病人身上的效果，这时药物是对象间处理。 - **对象内处理（Within-Object Treatment）**：关注的是对象内部的变化，如同一药物在同一位病人体内的不同时间点的效果比较。 **重复测量模型**：特别适用于那些涉及多次测量同一对象的情况，比如同一实验单元在不同时间点的数据收集，通过这种模型可以分析时间效应以及对象间和对象内的交互作用。 **固定效应**和**随机效应**的区分对于确定模型的复杂性和解释结果至关重要。理解这些效应类型有助于设计有效的实验计划，并正确解读分析结果的统计显著性。此外，章节还讨论了模型的假设、显著性检验（如相对显著性）、多元推断和有效性评估，这些都是使用裂区设计模型进行数据分析时的核心概念。 在实际操作中，JMP作为一个强大的统计和图形工具，用户可以根据项目需求选择适当的分析方法（如响应模型、连续响应模型等），并理解不确定性在分析中的统一概念，以得出可靠且具有解释力的结果。JMP与SAS的关系，作为SAS公司的一个业务单元，表明它在统计分析领域具有广泛的应用和高度的专业性。