平均の分析の主要な結果を解釈する

正規分布に従うデータの平均分析表を使い、データにおける主効果と交互作用効果が統計的に有意かどうかを判断します。計画に含まれる因子の数により、1つの主効果プロットか、2つの主効果プロットと1つの交互作用効果プロットが表示されます。

交互作用効果プロット

交互作用効果プロットを使用し、因子間に交互作用が存在しないとする帰無仮説を検定します。Minitabでは、データに含まれる因子の数が2つの場合のみ、交互作用効果プロットが表示されます。

交互作用効果プロットには、因子水準の各組み合わせの平均測定値が表示されます。中心線は交互作用効果が存在しないことを表す0に設定されます。決定限界はデータと、指定した有意水準に基づき計算されます。二元配置の平均を使用して、まず交互作用効果を評価します。交互作用の効果が統計的に有意な場合は、主効果の解釈では必ず交互作用効果も考慮する必要があります。

次のように、決定限界を使用して交互作用効果の仮説を検定します。

• 1つ以上の効果が決定限界外にある場合、2つの因子間の交互作用効果は統計的に有意であると結論付けることができます。決定限界から外れる点を特定することで、交互作用の解釈に役立つかもしれません。
• 効果が決定限界を外れない場合は、帰無仮説を棄却することができません。交互作用効果があると結論付けるには証拠が不十分です。

主効果プロット

主効果プロットを使用し、各因子水準の母平均が、指定した有意水準での全体母集団の平均と等しくなるという帰無仮説を検定します。Minitabでは、各因子に対して1つの主効果プロットが表示されます。

主効果プロットには各因子水準の平均測定値が表示されます。中心線はすべてのサンプルの全体平均を表します。決定限界はデータと、指定した有意水準に基づき計算されます。次のように、決定限界を使用して主効果の仮説を検定します。

• サンプル平均が決定限界外にある場合、帰無仮説を棄却して、グループ平均と全体平均の差が統計的に有意であると結論付けることができます。
• サンプル平均が決定限界内にある場合、帰無仮説を棄却することはできません。グループ平均と全体平均が異なると結論付けるには証拠が不十分です。

すべての因子水準に同数の観測値がある場合、決定限界は直線になります。すべての水準に同数の観測値が無い場合は、決定限界は水準に応じて変わります。

二項データの平均分析表を使い、異常に大きいまたは小さい比率を識別します。

ポアソンデータの平均の分析表を使い、異常に大きいまたは小さい出現率を特定します。