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在 Minitab 中，可以使用拟合一般线性模型分析重复测量设计。要使用拟合一般线性模型，请选择。
在所有情况下，您都必须在 Minitab 工作表中排列数据，使响应值位于一列，主题 ID 位于另一列，且每个因子都拥有属于自己的独立一列。
下面的示例显示对几种不同重复测量设计的分析。您可以在 J. Neter、M.H. Kutner、C.J. Nachtsheim 和 W. Wasserman (1996)。Applied Linear Statistical Models（应用线性统计模型），第四版。WCB/McGraw-Hill 中找到有关这些示例的数据和更多信息。
在此设计试验中，每个对象都会连续收到每个处理。在 Minitab 工作表中创建三列：一列用于测量、另一列用于识别与该测量相对应的对象，最后一列用于识别应用于该对象的处理。每行都表示一次测量。
有关更多信息，请参见 Neter、Kutner、Nachtsheim 和 Wasserman (1996) 中第 1166 页的模型 29.1。
| C1 | C2 | C3 |
|---|---|---|
| 对象 | 用量 | 测量 |
| A | 低 | 1.33 |
| A | 中 | .27 |
| B | 中 | .49 |
| B | 低 | .99 |
| C | 中 | .41 |
| C | 低 | 1.12 |
| 1 | 2 | 3 | 4 | |
|---|---|---|---|---|
| 对象 1 | A1B2 | A2B2 | A1B1 | A2B1 |
| 对象 2 | A2B1 | A1B2 | A2B2 | A1B1 |
| 对象 3 | A1B1 | A2B1 | A1B2 | A2B2 |
| C1 | C2 | C3 | C4 |
|---|---|---|---|
| 对象 | 温度 | 布料 | 测量 |
| A | 高 | 旧 | 10.4 |
| A | 高 | 新 | 9.5 |
| A | 低 | 新 | 7.6 |
| A | 低 | 旧 | 6.9 |
| B | 高 | 新 | 9.1 |
| B | 高 | 旧 | 7.9 |
| B | 低 | 新 | 10.0 |
| B | 低 | 旧 | 8.1 |
| 因子 A | 因子 B | 处理顺序 1 | 处理顺序 2 |
|---|---|---|---|
| A1 |
1 ... n |
A1B1 ... A1B2 |
A1B2 ... A1B1 |
| A2 |
n+1 ... 2n |
A2B2 ... A2B1 |
A2B1 ... A2B2 |
| C1 | C2 | C3 | C4 |
|---|---|---|---|
| 对象 | 温度 | 布料 | 测量 |
| A | 高 | 旧 | 1.1 |
| A | 高 | 新 | 2.2 |
| B | 高 | 新 | 1.9 |
| B | 高 | 旧 | 1.2 |
| C | 低 | 旧 | .8 |
| C | 低 | 新 | 1.1 |
| D | 低 | 旧 | .9 |
| D | 低 | 新 | 1.3 |
如果对象旁边的任何因子是随机的，则也为它们选择随机。
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