［因果処置効果］手法の起動
［因果処置効果］手法を起動するには、［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。1つの列を［Y］に指定し、「手法」メニューから［因果処置効果］を選択し、1つの列を「処置」に指定します。
すべての手法に共通の「モデルのあてはめ」ウィンドウの要素の詳細については、モデルの指定を参照してください。「列の選択」の赤い三角ボタンのメニューにあるオプションについては、『JMPの使用法』の「Column Filter Menu」を参照してください。ここでは、［因果処置効果］手法に固有のオプションだけを説明します。
「結果変数のモデル」タブ
「結果変数のモデル」タブには、結果変数に対するモデルの説明変数を追加します。必要に応じて、［追加］・［交差］・［枝分かれ］・［マクロ］の各オプションを使用してください。「変換」オプションによって、選択した変数を変数変換できます。これらのオプションの詳細については、「モデル効果の構成」のタブを参照してください。
処置変数が二値変数の場合
処置変数が二値変数の場合は、「一般化線形混合モデル」プラットフォームを使って、結果変数のモデルが2つあてはめられます。これら2つのモデルはそれぞれ、処置変数の各水準のデータを使って推定されます。なお、説明変数はすべて固定効果として扱われます。この手法の詳細については、一般化線形モデルを参照してください。
図14.6 「モデルのあてはめ」起動ウィンドウと「結果変数のモデル」タブ
結果変数のモデルには、結果変数（Y変数）が二値の場合は、リンク関数がロジット関数であるロジスティック回帰モデルが、結果変数が連続変数の場合は、線形回帰モデルが使用されます。「結果変数のモデル」タブで変数を指定しなかった場合、「処置変数のモデル」のみを使って因果効果が推定されます。
処置変数が連続変数の場合
処置変数が連続変数の場合、「結果変数のモデル」タブで指定した変数はすべて無視されます。「結果変数のモデル」タブでの指定によりどのようなモデルがあてはめられるかについては、処置変数が連続変数である場合の統計的手法を参照してください。
「処置変数のモデル」タブ
「処置変数のモデル」タブでは、処置変数に対するモデルの説明変数を追加します。必要に応じて、［追加］・［交差］・［枝分かれ］・［マクロ］の各オプションを使用してください。「変換」オプションによって、選択した変数を変数変換できます。これらのオプションの詳細については、「モデル効果の構成」のタブを参照してください。
処置変数が二値変数の場合
処置変数が二値変数の場合、処置変数のモデルは、「一般化線形混合モデル」プラットフォームを使って推定されます。なお、説明変数はすべて固定効果として扱われます。モデルとしては、リンク関数がロジット関数であるロジスティック回帰モデルが使用されます。「処置変数のモデル」タブで変数を指定しなかった場合は、「結果変数のモデル」のみを使って、因果効果が推定されます。
図14.7 「モデルのあてはめ」起動ウィンドウと「処置変数のモデル」タブ
処置変数が連続変数の場合
処置変数が連続変数の場合は、「処置変数のモデル」タブで、処置変数のモデルにおける説明変数を指定する必要があります。なお、処置変数のモデルは、「一般化線形混合モデル」プラットフォームを使って推定されます。また、説明変数はすべて固定効果とされます。ここでのモデルは、線形回帰モデルが使用されます。