主効果プロットを使用して、1つ以上の因子について水準平均の差を調べます。主効果は、因子の異なる水準が応答に異なる影響を与える場合に存在します。主効果プロットは、線でつながった各因子水準の応答平均をグラフ化したものです。
を選択すると、データ平均を使用したプロットが作成されます。モデルを適合した後で、保存されたモデルを使用して適合平均を使用するプロットを生成できます。
例
たとえば、肥料メーカーBが、自社製品を与えた植物の成長率と、肥料メーカーAの製品を与えた植物の成長率を比べたとします。各社の肥料を使って2か所で比較しました。以下に、これらの2つの因子の主効果プロットを示します。
線が水平ではないため、肥料は植物の成長率に影響しているようです。肥料Bの植物成長率の平均は、肥料Aに比べて大きくなっています。場所も植物の成長率に影響しています。場所1では、場所2よりも植物の成長率平均が高くなっています。参照ラインは全体平均を表しています。
ここで確認する一般的なパターンは次のとおりです。
- この線が水平方向（X軸に平行）である場合、主効果は存在しません。因子の各水準は応答に対して一様に影響を与えます。 また、応答平均はすべての因子水準について同じです。
- この線が水平方向ではない場合は、主効果が存在します。因子の水準が異なると、応答への影響も異なります。線の傾きが急であればあるほど、主効果の規模も大きくなります。
主効果プロットには、交互作用が表れません。因子間の交互作用を表示するには、交互作用プロットを使用します。
重要
パターンが統計的に有意かどうかを判断するには、適切な検定を行う必要があります。
