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公開日: 11/25/2021

応答側が複合しているモデルの例

JMPでは、測定値が層を成しているデータも分析することができます。例として「Cholesterol.jmp」テーブルを見てみましょう。5人ずつの参加者が、「A」、「B」、「コントロール」、「プラシボ」という4つの「処置群」に割り付けられています。3か月の間、1か月に1回、午前と午後の2回にわたってコレステロールを測定しました(データは架空のものです)。この例では、応答の列を月日/時刻順に並べてあります。

1. [ヘルプ]>[サンプルデータライブラリ]を選択し、「Cholesterol.jmp」を開きます。

2. [分析]>[モデルのあてはめ]を選択します。

3. 「4月 午前」「4月 午後」「5月 午前」「5月 午後」「6月 午前」「6月 午後」を選択し、[Y]をクリックします。

4. 「処置群」を選択し、[追加]をクリックします。

5. 「手法」として[MANOVA]を選択します。

6. [実行]をクリックします。

図9.10 「処置群」のグラフ 

Treatment Graph

「処置群」のグラフを見ると、4群の平均コレステロール値が、最初は近い値であることがわかります。「処置群」のA群とB群では、実験期間の最後の方でコレステロール値が下がっていますが、コントロール群とプラシボ群は変わっていません。

7. [応答の選択]メニューをクリックし、[複合]を選択します。

ウィンドウが開くので、応答の配列、および、各応答の水準数を指定します。「Cholesterol.jmp」の例では、3つの月の中に2つの時刻を並べるように、効果に指定します。なお、交互作用の検定を、オプションで選択できます。この例では選択してください。

8. ウィンドウにて、図9.11のような設定をします。

図9.11 複合のウィンドウ 

Compound Window

9. [OK]をクリックします。

各効果の検定が表示されます。図9.12はレポートの一部です。次の点に注意してください。

「時間」のレポートを見ると、「時間」と「処置群」の交互作用のp値は0.6038であり、交互作用が有意でないことを示しています。つまり、「処置群」の間に見られる差の時間(午前/午後)による変化は有意でありません。「時間」には水準が2つ(「午前」と「午後」)しかないため、正確なF検定が計算されています。

「月」のレポートを見ると、「月」と「処置群」の交互作用のp値は0.0001より小さく、交互作用が有意であることを示しています。つまり、処置群の間に見られる差が月によって変化することがわかります。図9.10「処置群」のグラフを見ると、4月は処置群の間に差がありませんが、「A」、「B」、「コントロール」、「プラシボ」の差は5月、6月と徐々に大きくなっています。

「時間*月」のレポートにおける「処置群」p値を見ると、有意ではありません。これは、「時間」、「月」、「処置群」の3次の交互作用が統計的に有意でないことを示します。

図9.12 コレステロール研究の結果 

Cholesterol Study Results

より詳細な情報が必要な場合や、質問があるときは、JMPユーザーコミュニティで答えを見つけましょう (community.jmp.com).