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あてはまりの悪さ（LOF; Lack of Fit）検定は、モデルの妥当性を因子の飽和モデルと比較して調べるものです。「モデルのあてはめ」プラットフォームでは、非飽和モデルに反復されたXデータがあるときに、自動的にあてはまりの悪さ（LOF）検定が行われます。
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応答変数が連続尺度である場合に、誤差の分布に関する仮定が満たされていることを確認するには、「モデルのあてはめ」プラットフォームで残差プロットやスチューデント化された残差のプロットを見てください。もう1つの方法は、まずプラットフォームのポップアップメニューから［保存］コマンドを選択し、残差をデータテーブルの列に保存します。次に、これらの列で［分析］>［一変量の分布］を実行し、正規分位点プロットを検討したり、ヒストグラムに正規分布の密度曲線を描いたりしてください。データから計算された残差は完全には互いに独立していませんが、正規分布から大きく逸脱しているかどうかはだいたい識別できます。
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外れ値が存在するかどうかを調べることも、大切です。一変量の外れ値は、「一変量の分布」プラットフォームで調べられます。二変量の外れ値は、「二変量の関係」の散布図と「多変量の相関」の散布図行列で調べられます。三変量の外れ値は［グラフ］>［三次元散布図］で作成した3次元プロットで見ることができます。より高次の外れ値は、主成分分析または三次元散布図で見るか、「多変量の相関」プラットフォームでMahalanobisの距離やジャックナイフ法による距離をプロットすると見つかります。
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