品牌型号：微软 Surface Pro7

系统：Windows 10 64位专业版

软件版本：JMP 18

在科学研究和工业优化中，我们常常需要同时评估多个因子对某个关键指标的影响，并探究因子间是否存在复杂的协同或拮抗效应，即交互作用，而JMP作为一款强大的数据统计软件，为此类分析提供了直观而严谨的工具。 下面就来为大家详细讲解JMP多因素方差分析怎么做，JMP交互作用图怎么看显著性的相关内容。

一、JMP多因素方差分析怎么做

在数据驱动的决策过程中，我们很少只考察单一因素的影响，更多时候，我们需要同时评估多个输入变量及其错综复杂的组合如何共同影响一个关键响应变量，JMP的多因素方差分析为解决这类问题提供了专业的分析方法，可以探索变量之间的交互作用，并且将造成的变异从随机误差中分离出来，从而使检验估计更加精准。下面，就来为大家介绍JMP多因素方差分析怎么做的详细步骤。

1、准备数据，需要确保数据表的结构规范，一列连续型数据作为响应变量，而两列或多列类别型数据作为因子。

2、在菜单栏中，依次点击【分析】-【拟合模型】。

3、将关键指标（即连续变量）【Y】中，作为响应变量进行分析。

4、将多个分类变量加入到【构建模型效应】，选中后点击【添加】，完成所有因子的添加之后，点击【交叉】，得到一个因子的交互效应。

5、完成设置之后，点击允许，就可以得到多因子分析的结果了。

二、JMP交互作用图怎么看显著性

交互作用图是解读多因子间复杂关系的强大可视化工具。但其中有一个至关重要的核心原则——交互作用图本身不直接显示显著性，它是统计检验结果的可视化表达。显著性的判断必须基于数值化的统计检验结果。所以说，交互作用图是用于理解一个已经被统计检验判断显著的效应是如何作用的，确切的显著性数值还需借助效应分析结果判断，下面就来为大家讲讲JMP交互作用图看显著性的详细步骤。

1、首先，完成拟合模型的分析设置之后，点击【运行】，在生成的数据报告窗口中，找到【效应检验】。

2、在此处读取p值，观察该交互作用项对应的“概率>F”值（在此处代表p值）。p值是判断是否显著的黄金标准：

若 p ≤ α（通常α=0.05）：有足够的统计证据表明该交互作用在所选显著性水平上是显著的。此时，交互作用图才是有效的。

若 p > α：没有足够证据表明该交互作用显著。即使生成的交互作用图中的线略有交叉，也可以视为随机误差所致。

综上所述，我们可以借助交互作用图将显著性统计结果转化为直观、可操作的业务语言，深刻理解因子间如何协同作用。以上就是有关JMP多因素方差分析怎么做，JMP交互作用图怎么看显著性的全部内容，希望可以帮助到大家。