要因計画プロットの概要

応答と変数の関係をプロットする場合、を使用します要因計画プロット
  • 主効果プロットを使用して、応答と個々の変数の関係を表示します。
  • 交互作用プロットを使用して、1つの変数と適合応答の関係が、2番目の変数の値によってどのように変わるかを表示します。

たとえば、自動車管理局の研究者は、一般線形モデルの結果を示し、ハンドル修正にかかる時間に関して、運転者の経験と道路の種類の間に有意な交互作用効果があることを明らかにすることができます。

この分析では、適合し、Minitabに保存されているモデルを使用します。詳細については、保存モデルの概要 を参照してください。

混合計画の場合、要因計画プロットでは保存モデルを使用しないで、データ平均のみを表示しません。

このプロットの場所

を使用して 予測分析モジュール 線形回帰モデルまたはバイナリロジスティック回帰モデルを作成する場合は、結果の上部から分析を選択します。メニューからモデル 統計 を作成する場合は、適合するモデルのタイプに対応するこの解析のバージョンを使用します。

モデルのタイプ 要因計画プロットのバージョン
回帰 統計 > 回帰 > 回帰 > 要因計画プロット
2値ロジスティック回帰 統計 > 回帰 > 2値ロジスティック回帰 > 要因計画プロット
ポアソン回帰 統計 > 回帰 > ポアソン回帰 > 要因計画プロット
一般線形モデル 統計 > 分散分析 > 一般線形モデル > 要因計画プロット
混合効果モデル 統計 > 分散分析 > 混合効果モデル > 混合効果モデルの適合
スクリーニング計画 統計 > 実験計画法(DOE) > スクリーニング > 要因計画プロット
要因計画 統計 > 実験計画法(DOE) > 要因計画 > 要因計画プロット
応答曲面計画 統計 > 実験計画法(DOE) > 応答曲面 > 要因計画プロット
混合計画 統計 > 実験計画法(DOE) > 混合 > 要因計画プロット

代替の分析を使用する場合

  • ストアド モデルがない場合は、 と 主効果プロット交互作用プロット 適合平均の代わりにデータ平均を使用します。平均のタイプに関する詳細については、データ平均と適合平均を参照してください。
  • 保存モデルがあり、指定する変数設定の組み合わせの応答値を予測する場合、を使用します予測
  • 保存モデルがあり、適合応答と、2次元図に等高線を持つ2つの連続変数との関係をプロットする場合、を使用します 等高線プロット
  • 保存モデルがあり、適合応答と、3次元応答曲面を持つ2つの連続変数との関係をプロットする場合、を使用します曲面プロット
  • 少なくとも1つの保存モデルがあり、1つ以上の応答変数の予測平均の範囲が許容範囲内にある領域を特定する場合、を使用します重ね合わせ等高線プロット
  • 少なくとも1つの保存モデルがあり、1つ以上の応答を最適化する値を探す場合、を使用します応答の最適化機能