JMPでは、測定値が層を成しているデータも分析することができます。例として「Cholesterol.jmp」テーブルを見てみましょう。5人ずつの参加者が、「A」、「B」、「コントロール」、「プラシボ」という4つの「処置群」に属しています。3か月の間、1か月に1回、午前と午後の2回にわたってコレステロールを測定しました（データは架空のものです）。この例では、応答の列を月日／時刻順に並べてあります。
|
1.
|
［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Cholesterol.jmp」を開きます。
|
|
2.
|
［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
|
|
3.
|
|
4.
|
「処置群」を選択し、［追加］をクリックします。
|
|
5.
|
「手法」として［MANOVA］を選択します。
|
|
6.
|
［実行］をクリックします。
|
図9.10 「処置群」のグラフ
「処置群」のグラフを見ると、4群の平均コレステロール値が、最初は近い値であることがわかります。「処置群」のA群とB群では、実験期間の最後の方でコレステロール値が下がっていますが、 コントロール群とプラシボ群は変わっていません。
|
7.
|
［応答の選択］メニューをクリックし、［複合］を選択します。
|
図9.11 複合のウィンドウ
|
9.
|
［OK］をクリックします。
|
各効果の検定が表示されます。コレステロール調査の結果はレポートの一部です。次の点を念頭に置いてください。
|
–
|
「時間」のレポートを見ると、「時間」と「処置群」の交互作用のp値は0.6038であり、交互作用が有意でないことを示しています。つまり、「処置群」の間に見られる差の時間（午前／午後）による変化は有意でありません。「時間」には水準が2つ（「午前」と「午後」）しかないため、正確なF検定が計算されています。
|
|
–
|
「月」のレポートを見ると、「月」と「処置群」の交互作用のp値は0.0001より小さく、交互作用が有意であることを示しています。つまり、処置群の間に見られる差が月によって変化することがわかります。「処置群」のグラフの「処置群」のグラフを見ると、4月は処置群の間に差がありませんが、「A」、「B」、「コントロール」、「プラシボ」の差は5月、6月と徐々に大きくなっています。
|
|
–
|
図9.12 コレステロール調査の結果
