分析するデータの列を指定するには、次の手順を実行します。
- 応答に、解析または予測する順位データの列を入力します。 順位応答には、低、中、および高などの順位を持つ結果が3種類以上あります。
- 度数 (オプション)に、各応答と予測変数の組み合わせが発生する回数が含まれる列を入力します。
- モデルに、応答の変化を解析または予測する項を入力します。連続変数またはカテゴリ変数を組み込めます。交差または枝分かれする項の指定に関する詳細は、順位ロジスティック回帰のモデル項の指定を参照してください。
- カテゴリ予測変数(オプション)に、モデル内のどの変数を、生データなどのカテゴリ分類またはグループ割り当てするかを指定します。 Minitabでは、ここでモデル内の変数を因子として指定しない限り、すべての変数が連続変数（共変量）であると仮定します。連続予測変数は共変量としてモデル化し、カテゴリ予測変数は因子としてモデル化します。
このワークシートでは、生存は応答であり、孵化したサンショウウオのサンプルが生存する期間（1 = <10日, 2 = 10–30日、3 = 31–60日）を示します。地域はカテゴリ変数（因子）であり、サンショウウオが発見される地域を表します。毒性レベルは連続変数であり、サンショウウオが見つかる水の毒性水準を表します。
| C1 |
C2 |
C3 |
| 生存 |
地域 |
毒性レベル |
| 1 |
A |
62 |
| 2 |
B |
46 |
| 3 |
A |
34 |
| 2 |
B |
56 |
このワークシートでは、応答と予測変数は前述のサンプルと同じですが、データには度数変数も含まれます。度数には、行ごとに応答値と予測変数値の組み合わせに対応するサンショウウオの個体数が含まれます。ワークシートの1行目では、3匹のサンショウウオが地域Aでは10日未満生存し、毒性レベル62の水の中にいることが示されています。
| C1 |
C2 |
C3 |
C4 |
| 生存 |
度数 |
地域 |
毒性レベル |
| 1 |
3 |
A |
62 |
| 2 |
1 |
B |
46 |
| 3 |
4 |
A |
34 |
| 2 |
2 |
B |
56 |
