［カスタム検定］オプションでは、カスタム検定を設定します。
行列の固有値および固有ベクトルが表示されます。「Canon[1]」、「Canon[2]」...という名前の変数が、データテーブル内に列として保存されます。これらの列には計算式が保存されます。例として、第 “正準スコアの保存”を参照してください。詳細については、第 “正準相関分析の詳細”を参照してください。
メモ: ［対比］コマンドは、応答が1つのときの回帰分析における［最小2乗平均の対比］コマンドと同じです。［最小2乗平均の対比］コマンドについては、「標準最小2乗のレポートとオプション」章の「最小2乗平均の対比」（89ページ）を参照してください。
行列の固有値。
行列または
行列の固有ベクトル。|
1.
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Iris.jmp」を開きます。
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The Iris data（Mardia et al. 1979）には、Virginica、Setosa、Versicolorという名称の3水準の「種別」があります。各標本ごとに4つの項目（「がくの長さ」、「がくの幅」、「花弁の長さ」、「花弁の幅」）が測定されています。
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2.
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［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
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3.
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4.
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「種類」を選択し、［追加］をクリックします。
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5.
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「手法」として［MANOVA］を選択します。
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6.
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［実行］をクリックします。
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7.
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［応答の選択］ボタンをクリックし、［単位行列］を選択します。
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8.
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［実行］をクリックします。
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9.
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「種類」のタイトルバーにある赤い三角ボタンをクリックし、［検定の詳細］を選択します。
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固有値、固有ベクトル、正準相関が表示されます。検定の詳細を参照してください。
図9.4 検定の詳細
［重心プロット］コマンドを選択すると（このコマンドは、前述の例では「種類」の赤い三角ボタンをクリックすると表示されます）、検定空間から形成された、最初の2 つの正準変数に対して重心がプロットされます（重心プロットと重心値）。第1正準軸が縦軸になっているため、検定空間が1次元の場合は、重心が縦軸上に並ぶことになります。重心点の他に、95%信頼領域に該当する円が表示されます（Mardia, Kent and Bibby 1979）。効果に対する検定を行ったときに重心プロットが作成された場合は、検定されている効果の円が赤色で、 その他の円は青色で表示されます。バイプロット上に表示された放射線状の直線は、検定空間での元の応答変数の方向を示します。第 “重心プロットオプションの詳細”を参照してください。
［重心値］の開閉ボタンをクリックすると、レポートに情報が追加されます（重心プロットと重心値）。
図9.5 重心プロットと重心値
データテーブルに「Canon[i]」という名前の列が作成され、Y変数のi番目の正準スコアが保存されます。正準スコアは、多変量検定の統計量を計算するときに使用した
行列から算出されます。正準スコアは、非ゼロの固有値に対応する固有ベクトルに対して保存されます。
行列から算出されます。正準スコアは、非ゼロの固有値に対応する固有ベクトルに対して保存されます。|
1.
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2.
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「モデル全体」のタイトルバーにある赤い三角ボタンをクリックし、［検定の詳細］を選択します。
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3.
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「モデル全体」のタイトルバーにある赤い三角ボタンをクリックし、［正準スコアの保存］を選択します。
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Xの正準変数を求めるには、X変数とY変数を入れ替えて同じステップを実行します。「Canon[n]」という列がすでにある場合、新しい列には「Canon[n]2」のように数字を追加した一意の名前がつけられます。
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1.
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Exercise.jmp」を開きます。
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2.
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［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
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3.
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4.
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5.
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「手法」として［MANOVA］を選択します。
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6.
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［実行］をクリックします。
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7.
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［応答の選択］ボタンをクリックし、［単位行列］を選択します。
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8.
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［実行］をクリックします。
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9.
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「モデル全体」のタイトルバーにある赤い三角ボタンをクリックし、［検定の詳細］を選択します。
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10.
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「モデル全体」のタイトルバーにある赤い三角ボタンをクリックし、［正準スコアの保存］を選択します。
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図9.6 正準相関
0.02503681*懸垂 + 0.00637953*腹筋運動 + -0.0052909*跳躍