主効果プロットの例

ある技師が、3種類の金属の圧縮強度と焼結時間の関係を評価したいと考えています。技師は、各金属タイプのサンプルを5つ取り、焼結時間をそれぞれ100分、150分、200分に設定して圧縮強度を測定します。

技師は一般線形モデル(GLM)の分散分析を行い、出力に主効果プロットを含めます。

  1. サンプルデータ焼結時間.MTW.
  2. 統計 > 分散分析 > 主効果プロットを選択します。
  3. 応答に、強度を入力します。
  4. 因子焼結時間金属タイプを入力します。
  5. OKをクリックします。

結果を解釈する

この例では、主効果プロットは金属2が最も高い強度と関連付けられており、焼結時間150も最も高い強度と関連付けられていることを示しています。しかし、GLMの結果は焼結時間の主効果は統計的に有意ではないことを示しています。焼結時間の水準に対する平均強度の違いは、ランダムな機会に起因する可能性があります。

一般線形モデルの適合をデータセットと一緒に使うと、焼結時間と金属種間の交互作用が統計的に有意であると結果は示します。この交互作用効果は、金属の種類と強度の関係は焼結時間の値に依存することを示しています。結果的に、技師は交互作用効果を考慮することなく主効果を解釈することはできません。

効果を表示させるためにこのプロットを利用することはできますが、分散分析表に示される効果を考慮して統計的な有意性の評価も行う必要があります。

このプロットにはデータ平均が表示されます。データ平均を使用すると、どの効果が明らかかを大まかに把握することができますが、因子プロットの適合平均を使用した方がより正確な結果を得ることができます。