一元配置分散分析の例

「y」を選択し、［Y］をクリックします。

「薬剤」を選択し、［追加］をクリックします。

［実行］をクリックします。

この例の「薬剤」は名義尺度の列であり、「a」、「d」、「f」という3つの値があります。「モデルのあてはめ」の「標準最小2乗」は、この「薬剤」の列を1、0、−1という数値をもつダミー変数に変換して、線形モデルをあてはめます。この例における線形モデルのモデル式は、次のようになります。

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yiは、第i行における、応答の観測値。

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x1iは、第i行における、1番目のダミー変数の値。

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x2iは、第i行における、2番目のダミー変数の値。

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β0、β1、β2はそれぞれ、切片パラメータ、1番目のダミー変数に対する係数パラメータ、2番目のダミー変数に対する係数パラメータ。

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εiは独立した正規分布に従う誤差項。

1番目のダミー変数x1は、「薬剤」=aの場合は1とし、「薬剤」=dの場合は0とし、「薬剤」=fの場合は−1とします。

2番目のダミー変数x2は、次のような値を取ります。

これらの式を、βiについて解くと、次のようになります。

「てこ比プロット」と「最小2乗平均表」は、「薬剤」に対する「てこ比プロット」と「最小2乗平均表」です。「Drug.jmp」の「パラメータ推定値」と「効果の検定」は、「薬剤」データの一元配置分析の「パラメータ推定値」レポートと「効果の検定」レポートです。

［最小2乗平均の対比］を使って、「薬剤」効果をさらに詳しく分析しましょう。

「薬剤」のタイトルバーにある赤い三角ボタンをクリックし、［最小2乗平均の対比］を選択します。

「a」と「d」の平均を「f」と比較する対比を作成するため、「a」と「d」のプラス記号、および、「f」のマイナス記号をクリックしてください（薬剤実験の対比の例）。

［完了］をクリックします。

「対比」レポートを見ると、薬剤「f」の平均は、それ以外の2つの薬剤の平均をさらに平均した値と有意に異なります。