共変量が1つの場合の最小二乗平均の計算

共変量が1つの場合の最小二乗平均は次のように計算します。

各ダイアログボックスでOKをクリックします。

次のような結果が得られます。

方法

因子のコード化	(-1, 0, +1)

因子	タイプ	水準	値
塗料	固定	4	配合 1, 配合 2, 配合 3, 配合 4
測定者	固定	3	1, 2, 3

要因	自由度	調整平方和	調整平均平方	F値	p値
測定者	2	209.961	104.980	17.54	0.000
塗料	3	232.760	77.587	12.97	0.000
温度	1	7.608	7.608	1.27	0.275
誤差	17	101.731	5.984
合計	23	593.766

S	R二乗	R二乗 (調整済み)	R二乗 (予測)
2.44625	82.87%	76.82%	65.65%

項	係数	係数の標準誤差	t値	p値	VIF
定数	-18.4	28.3	-0.65	0.525
測定者
1	4.106	0.834	4.92	0.000	1.93
2	-4.181	0.772	-5.42	0.000	1.66
塗料
配合 1	1.256	0.934	1.34	0.197	1.75
配合 2	-5.439	0.918	-5.92	0.000	1.69
配合 3	0.693	0.900	0.77	0.452	1.63
温度	1.066	0.945	1.13	0.275	1.35

観測値	硬度	適合値	残差	標準化残差
18	6.50	10.77	-4.27	-2.04	R

共変量	データ平均	標準偏差
温度	29.963	0.626

次に適合値を計算します。
1. 統計 > 分散分析 > 一般線形モデル > 予測を選択します。
2. 予測に共変量を含めるの選択を解除します。
3. 値の列を入力を選択します。
4. 表の中で、塗料に塗料を入力し、作業者に測定者を入力します。OKをクリックします。
両方の因子における適合値の平均を計算します。
1. 統計 > 基本統計 > 記述統計量保存を選択します。
2. 変数に、PFITS1と入力します。
3. グループ変数（オプション）に、塗料測定者を入力します。OKをクリックします。
最後に、各因子に対する平均値の平均を個別に計算します。
1. 統計 > 基本統計 > 記述統計量保存を選択します。
2. 変数に、 方法1と入力します。
3. グループ変数（オプション）に、ByVar1と入力します。OKをクリックします。
  異なる混合塗料の最小二乗平均がワークシートに表示されます。
  - 配合1: 14.83
  - 配合2: 8.14
  - 配合3: 14.27
  - 配合4: 17.07
4. 統計 > 基本統計 > 記述統計量保存を選択します。
5. グループ変数（オプション）に、ByVar2と入力します。をクリックしますOK。
  異なる作業者の最小二乗平均がワークシートに表示されます。
  - 作業者1: 17.68
  - 作業者2: 9.40
  - 作業者3: 13.65