［推定値の並べ替え］オプションで表示されるレポートは、「パラメータ推定値」レポートに似ており、因子のスクリーニングに役立ちます。実験計画が飽和計画でない場合、このレポートは、「パラメータ推定値」レポートにおける切片以外の項を、p値の小さい順に並び替えたものです（並べ替えたパラメータ推定値の2番目のレポート）。実験計画が飽和計画の場合、疑似t検定が実行されます。疑似t検定は、Lenthの疑似標準誤差に基づき計算されています（Lenth, 1989）。第 “LenthのPSE”を参照してください。
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Reactor.jmp」を開きます。
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［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
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「Y」を選択し、［Y］をクリックします。
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ウィンドウの下のほうにある「次数」ボックスに2という数値が入っていることを確認します。
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［実行］をクリックします。
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赤い三角メニューから［推定値］>［推定値の並べ替え］を選択します。
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図3.21 並べ替えたパラメータ推定値
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数値だけでなく、t値を示す棒グラフが描画される。このグラフにおいて、青色の縦線は、有意水準5%の棄却値を示しています。
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スクリーニング計画で使われることが多い完全飽和モデルには、誤差分散を推定できるだけの自由度がありません。そのような場合、「並べ替えたパラメータ推定値」レポート（並べ替えたパラメータ推定値）では、相対標準誤差とLenthの疑似標準誤差（PSE; Pseudo Standard Error）を使って、t値とp値が算出されます。PSEに基づく統計量には、「擬似」という語句が先頭に付けられます。第 “LenthのPSE”および第 “疑似t値”を参照してください。また、PSEの値と、解釈上の注意を示したメッセージが表示されます。
パラメータ推定値は、p値が小さいものから順に並んでいます。
疑似標準誤差を使って計算される推定値のt値。Lenthの疑似標準誤差は、レポートの下部に表示されます。
Lenthの疑似標準誤差（PSE; Pseudo Standard Error）は、Lenth（1989）によって提案された、標準誤差の推定値です。PSEが妥当なものになるには、「効果の稀薄性」が成立していなければいけません。「効果の稀薄性」とは、「スクリーニング計画においては、調べられる因子のほとんどが効果をもたない」という仮定です。重要ではない効果は、推定量のランダムなばらつきを反映しているので、標準誤差を推定するのに利用することができます。
相対標準誤差が等しくない場合、Lenthの疑似標準誤差が、t値スケールで計算されます。この値は、推定値を相対標準誤差で割った値から求められた、Lenthの疑似標準誤差です。次式によって、疑似t値は計算されます。
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Reactor.jmp」を開きます。
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［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
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「Y」を選択し、［Y］をクリックします。
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［マクロ］ボタンをクリックして［完全実施要因］を選択します。
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［実行］をクリックします。
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「応答 y」のタイトルバーにある赤い三角ボタンをクリックし、［推定値］>［推定値の並べ替え］を選択します。
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使用されたLenthのPSEおよび自由度は、レポートの下部に表示されます。レポートは、疑似p値に基づき、効果「触媒」、「触媒*温度」、「温度*濃度」、「温度」、「濃度」は高度に有意であることを示しています。
