食品科学者が、食品の腐敗に影響する要因を研究するとします。2水準要因実験を使用して、食品の腐敗率に影響を及ぼす複数の要因を評価します。
2水準要因計画を分析して、防腐剤の種類、真空封止圧力、汚染度、冷却温度がどのように果物の腐敗に影響を及ぼすかを判定します。800個の果物容器の標本では、腐敗の有無にかかわらず、応答は2値です。
- 標本データを開く、食品の損傷.MTW.
- を選択します。
- 事象名（V)で、事象を入力します。
- 事象数に損傷を入力します。
- 試行回数にコンテナを入力します。
- 項をクリックします。
- モデルに含める項の次数で2を選択します。
- 各ダイアログボックスでOKをクリックします。
結果を解釈する
逸脱度表で、3つの主効果の項である防腐剤、真空プレス、汚染度のp値は有意です。p値は有意水準0.05より小さいため、食品科学者はこれらの要因を統計的に有意だと結論付けます。二元交互作用のどれも有意ではありません。食品科学者はモデルの縮約を検討できます。
逸脱R2値は、モデルが応答における総逸脱の97.95%を説明していることを示しており、モデルが良好にデータに適合することを示しています。
ほとんどの分散拡大係数（VIF）は小さく、モデルに含まれる項は相関していないことを示しています。
効果のパレート図を使用すると、重要な効果を視覚的に識別して、さまざまな効果の相対的重要度を比較することができます。この結果では、防腐剤の種類（A）、真空封止圧力（B）、汚染度（C）の3つの主効果は統計的に有意です（α = 0.05）。また、防腐剤の種類（A）は最も長く伸びているため、これが最大の効果を持つこともわかります。冷却温度相互作用（AD）による防腐剤の効果の伸びは最も短いため、効果は最小です。
方法
| リンク関数 | Logit |
|---|---|
| 使用中の行 | 16 |
応答情報
| 変数 | 値 | 計数 | 事象名 |
|---|---|---|---|
| 損傷 | 事象 | 506 | Event |
| 非事象 | 7482 | ||
| コンテナ | 合計 | 7988 |
コード化係数
| 項 | 効果 | 係数 | 係数の標準誤差 | VIF |
|---|---|---|---|---|
| 定数 | -2.7370 | 0.0479 | ||
| 防腐剤 | 0.4497 | 0.2249 | 0.0477 | 1.03 |
| 真空プレス | 0.2574 | 0.1287 | 0.0477 | 1.06 |
| 汚染レベル | 0.2954 | 0.1477 | 0.0478 | 1.06 |
| 冷却温度 | -0.1107 | -0.0554 | 0.0478 | 1.07 |
| 防腐剤*真空プレス | -0.0233 | -0.0117 | 0.0473 | 1.05 |
| 防腐剤*汚染レベル | 0.0722 | 0.0361 | 0.0474 | 1.06 |
| 防腐剤*冷却温度 | 0.0067 | 0.0034 | 0.0472 | 1.05 |
| 真空プレス*汚染レベル | -0.0430 | -0.0215 | 0.0469 | 1.04 |
| 真空プレス*冷却温度 | -0.0115 | -0.0058 | 0.0465 | 1.02 |
| 汚染レベル*冷却温度 | 0.1573 | 0.0786 | 0.0467 | 1.02 |
連続予測変数のオッズ比
| 変更ユニット | オッズ比 | 95%信頼区間 | |
|---|---|---|---|
| 真空プレス | 10.0 | * | (*, *) |
| 汚染レベル | 22.5 | * | (*, *) |
| 冷却温度 | 5.0 | * | (*, *) |
カテゴリ予測変数のオッズ比
| 水準A | 水準B | オッズ比 | 95%信頼区間 |
|---|---|---|---|
| 防腐剤 | |||
| 任意の水準 | 任意の水準 | * | (*, *) |
モデル要約
| 逸脱 (deviance) R二乗 | 逸脱 (deviance) R二乗 (調整済み) | AIC | AICc（修正済み 赤池情報量基準） | BIC（ベイズ 情報量基準） |
|---|---|---|---|---|
| 97.95% | 76.75% | 105.98 | 171.98 | 114.48 |
適合度検定
| 検定 | 自由度 | カイ二乗 | p値 |
|---|---|---|---|
| 逸脱 (deviance) | 5 | 0.97 | 0.965 |
| ピアソン | 5 | 0.97 | 0.965 |
| Hosmer-Lemeshow | 6 | 0.10 | 1.000 |
分散分析
| 要因 | 自由度 | 調整偏差 | 調整平均 | カイ二乗 | p値 |
|---|---|---|---|---|---|
| モデル | 10 | 46.2130 | 4.6213 | 46.21 | 0.000 |
| 防腐剤 | 1 | 22.6835 | 22.6835 | 22.68 | 0.000 |
| 真空プレス | 1 | 7.3313 | 7.3313 | 7.33 | 0.007 |
| 汚染レベル | 1 | 9.6209 | 9.6209 | 9.62 | 0.002 |
| 冷却温度 | 1 | 1.3441 | 1.3441 | 1.34 | 0.246 |
| 防腐剤*真空プレス | 1 | 0.0608 | 0.0608 | 0.06 | 0.805 |
| 防腐剤*汚染レベル | 1 | 0.5780 | 0.5780 | 0.58 | 0.447 |
| 防腐剤*冷却温度 | 1 | 0.0051 | 0.0051 | 0.01 | 0.943 |
| 真空プレス*汚染レベル | 1 | 0.2106 | 0.2106 | 0.21 | 0.646 |
| 真空プレス*冷却温度 | 1 | 0.0153 | 0.0153 | 0.02 | 0.902 |
| 汚染レベル*冷却温度 | 1 | 2.8475 | 2.8475 | 2.85 | 0.092 |
| 誤差 | 5 | 0.9674 | 0.1935 | ||
| 合計 | 15 | 47.1804 |
非コード化単位の回帰式
| P(Event) | = | exp(Y')/(1 + exp(Y')) |
|---|
| Y' | = | -2.721 + 0.188 防腐剤 + 0.0172 真空プレス - 0.00249 汚染レベル - 0.0286 冷却温度 - 0.00117 防腐剤*真空プレス + 0.00160 防腐剤*汚染レベル + 0.00067 防腐剤*冷却温度 - 0.000096 真空プレス*汚染レベル - 0.000115 真空プレス*冷却温度 + 0.000699 汚染レベル*冷却温度 |
|---|
