決定的スクリーニング計画の分析のオプションを指定する

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スクリーニング計画の分析に使用するオプションを指定する

重み

重みで、重み付き回帰を実行する場合に重みを含む数値列を入力します。重み付き回帰は、残差における均一な分散の最小二乗仮定に違反する(不等分散性とも呼ばれる)場合に使用可能な方法です。この方法では、適正な重みを付けることによって重み付き二乗残差の合計を最小化し、均一な分散の標準化残差を生成します。適正な重みの判断に関する詳細は、重み付き回帰を参照してください。

重みは0以上の数でなければなりません。重み列の行数と応答列の行数は同じでなければなりません。

全区間の信頼水準

係数と適合値の信頼区間の信頼水準を入力します。

通常、95%の信頼水準が適切です。95%の信頼水準は、母集団から100個のランダムサンプルを採取した場合、サンプルのうちおよそ95個の信頼区間に平均応答が含まれることを示しています。与えられたデータセットにおいて、信頼水準の値を低くすると信頼区間が狭くなり、信頼水準を高くすると信頼区間が広くなります。

信頼区間を表示するには、結果サブダイアログボックスに移行し、結果の表示から拡張表を選択します。

信頼区間のタイプ

表示する信頼区間または限界のタイプを選択します。

たとえば、水に含まれる溶解固形物の濃度に対する推定平均値が13.2 mg/Lだとします。複数の将来観測値の平均の95%の信頼区間は12.8 mg/L~13.6 mg/Lです。複数の将来観測値の平均の95%の上側信頼限界は13.5 mg/Lとなり、これは予測平均により近いため、より正確です。
両側
両側信頼区間を使用して、平均応答の可能性のある上限値と下限値の両方を推定します。
下限
下側境界値を使用して、平均応答の可能性のある下限値を推定します。
上限
上側信頼境界値を使用して、平均応答になる可能性のある上限値を推定します。

Box-Cox変換

残差が正規分布ではないか均一な分散ではない場合に、応答データに対してBox-Cox変換を実行します。データを変換すると、Minitabは応答データを変換し分析に使います。データが大幅にゆがんでいない限り、通常はデータの非正規性を修正する必要はありません。Box-Cox変換を使用するときは、すべての応答データを正数(>0)にする必要があります。Box-Cox変換を使用するのが適切かどうかは、残差プロットやその他の診断測度から判断してください。モデルの確認に関する詳細は、回帰分析または分散分析におけるモデルの仮定の検証を参照してください。
Box-Cox変換
データ変換のためにMinitabで使用するラムダ値を選択します。
  • 変換なし:元の応答データを使用します。
  • 最適のλ:最適なλを使い、最も適合するデータに変換します。デフォルトでは、最適なλ値は0.5、または最も近い整数に丸められた値です。例えば、–1、–0.5、0、0.5、1などです。丸められた値ではなく、最適値を変換したい場合は、ファイル > オプション > 線形モデル > 結果の表示を選択します。
  • λ = 0 (自然対数):データの自然対数を使用します。
  • λ = 0.5 (平方根):データの平方根を使用します。
  • λ:ラムダとして指定された値を使用します。その他の一般的な変換方法は、二乗(λ=2)、逆平方根(λ=-0.5)、逆関数(λ=-1)です。通常は、-2から2の範囲外の値は使用しないでください。

平均の表

出力には、主効果の平均、主効果および二元交互作用、またはモデルに含まれるすべての主効果および交互作用を表示することができます。あるいは、これらの項のサブセットの平均を表示したり、全く表示させないこともできます。モデル内の二乗項は、主効果および交互作用の適合平均に影響を与えます。

指定した項を選択する場合、リスト間で項を移動するには矢印ボタンを使います。利用可能な項に平均を表示できる項がすべて表示されます。Minitabでは、選択された項に項の平均が表示されます。リストから1つ以上の項を選択し、矢印ボタンをクリックします。二重の矢印ボタンを押すと、リストにあるすべての項が移動します。項は、ダブルクリックして移動することもできます。目的の主効果または交互作用がリストに表示されていない場合は、モデルに追加してください。