変動性の分析のオプションを指定する

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推定法

推定法で、最小二乗推定法(LSE)と最尤推定法(MLE)のどちらかを選択します。これらの方法は、パラメータの数がデータ点の数と等しいとき、飽和モデルで同等の係数を推定します。

多くの場合、最小二乗推定法(LSE)と最尤推定法(MLE)の結果の差はわずかで、相互に置き換えることができます。両方の方法を使用して、一方の結果で他方の結果を確認することができます。両者の結果が異なる場合は、理由を調べます。たとえば、MLEは元のデータが正規分布のデータであると仮定しています。正規分布のデータではない場合、LSEの方がより良い結果を得られます。また、LSEでは標準偏差ゼロを含むデータの結果を算出できません。MLEでは、モデルに応じて推定を行います。

LSEではより良いp値が得られ、MLEではより正確な係数が得られるので、LSEとMLEの両方を使うことができます。1 このアプローチを使用する場合は次のステップを実行します。
  1. LSEで得られるp値を使用し、どの項が統計的に有意であるかを判断します。
  2. 有意ではない項をはずして適切な縮約モデルを識別し、モデルを適合し直します。
  3. MLEを使用して、モデルの最終的な係数を推定し、適合値と残差を決定します。

全区間の信頼水準

係数と適合値の信頼区間の信頼水準を入力します。

通常、95%の信頼水準が適切です。95%の信頼水準は、母集団から100個のランダムサンプルを採取した場合、サンプルのうちおよそ95個の信頼区間に平均応答が含まれることを示しています。与えられたデータセットにおいて、信頼水準の値を低くすると信頼区間が狭くなり、信頼水準を高くすると信頼区間が広くなります。

信頼区間を表示するには、結果サブダイアログボックスに移行し、結果の表示から拡張表を選択します。

信頼区間のタイプ

表示する信頼区間または限界のタイプを選択します。

たとえば、水に含まれる溶解固形物の濃度に対する推定平均値が13.2 mg/Lだとします。複数の将来観測値の平均の95%の信頼区間は12.8 mg/L~13.6 mg/Lです。複数の将来観測値の平均の95%の上側信頼限界は13.5 mg/Lとなり、これは予測平均により近いため、より正確です。
  • 両側:両側信頼区間を使用して、平均応答の可能性のある上限値と下限値の両方を推定します。
  • 下限:下側境界値を使用して、平均応答の可能性のある下限値を推定します。
  • 上限:上側信頼境界値を使用して、平均応答になる可能性のある上限値を推定します。

平均の表

出力には、主効果の最小二乗平均、主効果および二元交互作用、またはモデルに含まれる全項を表示することができます。あるいは、これらの項のサブセットの平均を表示したり、全く表示させないこともできます。

指定した項を選択する場合、矢印ボタンを使用してリスト間で項を移動します。利用可能な項に平均を表示できる項がすべて表示されます。Minitabでは、選択された項に項の平均が表示されます。リストから1つ以上の項を選択し、矢印ボタンをクリックします。二重の矢印ボタンを押すと、リストにあるすべての項が移動します。項は、ダブルクリックして移動することもできます。目的の項がリストに表示されていない場合は、モデルに追加してください。

1 Nair, V.N., and Pregibon, D. (1988). "Analyzing Dispersion Effects From Replicated Factorial Experiments," Technometrics, 30, pp.247-257.
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