一般線形モデルを適合の概要

連続応答、カテゴリ因子、オプションの共変量があるときは一般線形モデルを適合を使用して最小二乗モデルを適合します。交互作用および多項式の項、交差・枝分かれ因子、および固定・変量因子を含むことができます。

たとえば、ガラスメーカーの技術者が、オシロスコープの光出力に対するガラスの種類の効果を検定したいとします。温度の共変量は光出力に影響を与えることもあります。技術者は一般線形モデルを使用して、温度の変化を説明しながら3種類のガラスが光出力に影響を与えるかどうかを判断します。

分析を実行後、次の分析を使用できるように、Minitabはモデルを保存します。
  • グループ平均を比較します。
  • 新しい観測値の応答を予測します。
  • 変数の関係をプロットします。
  • 複数の応答を最適化する適合値を見つけます。
詳細は、保存モデルの概要を参照してください。

この分析の場所

一般線形モデルを適合するには、統計 > 分散分析 > 一般線形モデル > 一般線形モデルを適合を選択します。

他の分析を使用する場合

  • モデルに変量因子がある場合、通常は、制限付き最尤法(REML)を利用できるように混合効果モデルを適合を使用します。
  • 主に連続予測変数を使用する場合は、適合回帰モデルによって類似のモデルを得ることができます。
  • カテゴリ因子が1つか2つあり、水準平均を、正規分布、二項分布、またはポアソン分布に従うデータの全体平均と比較する場合は、平均の分析を使用します。
  • 応答と因子の両方のカテゴリ変数のみがある場合は、一般線形モデルとはを参照して、使用する回帰分析のタイプについて学んでください。
  • グループ間の標準偏差の同等性を検定する場合は、等分散性検定を使用します。
  • 相関している複数の応答変数、および共通の因子セットが1組ある場合は、一般多変量分散分析を使用します(このコマンドのほうが検出力があり、多変量応答パターンを検出できます)。
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