効果の要約

モデルに少なくとも1つの効果が含まれている場合は、「効果の要約」レポートが表示されます。モデルによって推定された効果がリストされ、それらの効果の対数価値（またはFDR対数価値）のプロットが表示されます。また、このレポートでは、モデルに効果を追加したり削除したりできます。このとき、モデルをあてはめた結果は、「効果の要約」レポートでの変更に合わせて自動的に更新されます。『基本的な回帰モデル』の「効果の要約」レポートを参照してください。

起動ウィンドウで［Bayes流の被験者効果］チェックボックスをオンにすると、「効果の要約」レポートは表示されません。Bayes推定においては、尤度比検定が行われないためです。

図は、「Potato Chip Responses.jmp」の「風味によるMaxDiff」スクリプトを実行したときに作成される「効果の要約」レポートです。

「効果の要約」レポート 

「効果の要約」表の列

「効果の要約」表には次の列があります。

要因

モデル内の効果。p値の小さい順に並べられます。

対数価値

各効果の対数価値（LogWorth）。-log10(p値)という式で計算されています。p値を対数価値に変換すると、解釈がしやすくなります。対数価値が2以上あるものは、有意水準0.01で有意です（-log10(0.01) = 2）。

FDR 対数価値

-log10(FDR調整p値)という式で計算したもので、FDR（False Discovery Rate; 偽発見率）の対数価値です。対数価値やFDR対数価値は、検定の有意性をグラフに表すのに適している統計量です。「対数価値」を「FDR 対数価値」に変更するには、［FDR］チェックボックスをオンにします。

棒グラフ

対数価値（またはFDR 対数価値）の棒グラフ。このグラフには整数値に縦の点線が、2の位置に青の参照線が引かれています。

p値

各モデル効果のp値。このp値は、「尤度比検定」レポートにある有意性検定のp値です。

FDR p値

Benjamini‐Hochberg法で計算された、各効果のFDR調整p値。FDRは、検定の多重性を考慮して、生のp値を調整したものです。「P値」列を「FDR p値」に変更するには、［FDR］チェックボックスをオンにします。

FDRについては、Benjamini and Hochberg（1995）を参照してください。偽発見率の詳細については、『予測モデルおよび発展的なモデル』の「応答のスクリーニング」プラットフォームの統計的詳細 、またはWestfall et al.（2011）を参照してください。

「効果の要約」表のオプション

要約表の下にあるオプションを使って、効果を追加や削除できます。

削除

モデルから選択した効果を削除します。1つまたは複数の効果を削除するには、削除する効果に対応する列を選択し、［削除］ボタンをクリックします。

プロファイル効果の追加

列ダイアログが開き、［1つのデータテーブル, 積み重ね］データ形式ならデータテーブルにあるすべての列、［複数のデータテーブル, 相互参照］データ形式ならプロファイルのデータテーブルにある列がリストされます。モデルに追加する列を選択し、リストの下にある［追加］ボタンをクリックすると、その効果がモデルに追加されます。［閉じる］をクリックすると、パネルが閉じます。

被験者効果の追加

列ダイアログが開き、［1つのデータテーブル, 積み重ね］データ形式ならデータテーブルにあるすべての列、［複数のデータテーブル, 相互参照］データ形式なら被験者のデータテーブルにある列がリストされます。モデルに追加する列を選択し、リストの下にある［追加］ボタンをクリックすると、その効果がモデルに追加されます。［閉じる］をクリックすると、パネルが閉じます。