最小2乗平均プロットの例
「モデルのあてはめ」プラットフォームの［標準最小2乗］手法を使って、線形回帰モデルをあてはめます。最小2乗平均プロットを表示して、ポップコーンの一回にポップする量が収率に及ぼす効果を調べてみましょう。
1. ［ヘルプ］>［サンプルデータフォルダ］を選択し、「Popcorn.jmp」を開きます。
2. ［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
3. 「収率」を選択し、［Y］をクリックします。
4. 「コーンの種類」、「油の量」、「一回にポップする量」を選択し、［マクロ］>［完全実施要因］を選択します。「強調点」が［要因のスクリーニング］に変わります。
5. ［実行］をクリックします。
6. 「効果の詳細」の開閉アイコンをクリックして、7つのモデル効果の詳細を開きます。
7. 「一回にポップする量」の赤い三角ボタンをクリックして、［最小2乗平均プロット］を選択します。
8. 「コーンの種類*一回にポップする量」の赤い三角ボタンをクリックして、［最小2乗平均プロット］を選択します。「最小2乗平均プロットのオプション」ウィンドウが表示されます。
9. 「最小2乗平均プロットのオプション」ウィンドウで、［交互作用プロットを作成する］の横のチェックボックスをクリックします。
10. ［重ね合わせるモデル項を選択］から、［コーンの種類］を選択します。
11. ［OK］をクリックします。
図4.41 2因子間交互作用の最小2乗平均表およびプロット
「一回にポップする量」の最小2乗平均プロットでは、一回にポップする量が少ない方が収率が大きいことが示されています。交互作用のプロットを見ると、ポップコーンの種類によって、一回にポップする量が少ないときの収率に違いがあることがわかります。「グルメ」ポップコーンを少量でポップしたときが、収率が最も大きくなっています。
12. 「コーンの種類*一回にポップする量」でプロットされている因子を入れ替えるために、step 8とstep 9を繰り返します。
13. ［重ね合わせるモデル項を選択］で、［一回にポップする量］を選択して［OK］をクリックします。
図4.42 因子を入れ替えた最小2乗平均プロット
このプロットも同じ情報を示していますが、プロットする因子を入れ替えています。