全体平均との比較の例

「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。続けて、平均分析（ANOM）を使って、いくつかの因子を制御しながら、カテゴリカルな説明変数が応答に与える効果を調べます。

この例では、飲酒状況と心疾患既往歴を制御しながら、「喫煙歴」の4群のいずれかで、「コーヒーの摂取量 ( カップ/日)」がその全体平均と異なっているかどうかを調べてみます。

1. ［ヘルプ］>［サンプルデータフォルダ］を選択し、「Lipid Data.jmp」を開きます。

2. ［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。

3. 「コーヒーの摂取量 (カップ/日)」を選択し、［Y］をクリックします。

4. ［喫煙歴］、［飲酒状況］、および［心臓病歴］を選択して［追加］をクリックします。

5. ［実行］をクリックします。

6. 「応答 コーヒーの摂取量 (カップ/日)」の赤い三角ボタンをクリックし、［多重比較］を選択します。

7. 「効果の選択」リストから、［喫煙歴］を選択します。

8. 「比較の選択」リストから、［全体平均との比較 - ANOM］を選択します。

9. ［OK］をクリックします。

図4.45 レーティングの全体平均との比較 

「全体平均との比較」レポートに示された結果からわかるように、たばこの非喫煙者と喫煙者の最小2乗平均は、コーヒー摂取に関して全体平均とは有意に異なっています。

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).