<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />些細な質問で申し訳ありません。
私は、20 の異なる変数のうちどれが医薬品テストの %Label Claim に影響を与えるかを判断することに興味があります (分析者、テストラボ、投入材料、温度、状態など)。Minitab で生成された「主効果」プロットを見て、これらの変数のどれが平均値に影響を与えているかをすばやく調べることができます。このタイプの分析は、JMP では別の名前で呼ばれますか?
ありがとう
ご回答いただきました皆様、ありがとうございました。これらはすべて、私の質問に対する非常に役立つ回答です。マイク
こんにちはマレント1 、
私の理解では、Minitab が「主効果プロット」と呼ぶものは、実際にはさまざまな予測変数でパネル化された応答の折れ線グラフです。 これらのプロットは、他の変数を (統計的に) 無視した、応答に対する各変数の平均効果であるため、「主効果」を表します。 セル サイズのバランスが完全に取れていない限り (つまり、因子のすべての組み合わせに関して直交計画を持っている場合)、すべての潜在的な因子を使用してモデルの適合で解析を実行すると (他の人がここで提案しているように)、「主効果」とは異なる結果が得られます。 " プロットはあなたが探しているものだと思います (最小二乗平均の調整のため)。
いくつか提案があります。
1. [分析] > [Y を X に合わせる] を使用します。
Fit Y by X は、平均を計算して 1 つの因子の結果をプロットするときに、他の因子の水準を常に「無視」します。 あなたの場合、応答 (%Label Claim) を Y として入力し、すべての潜在的な要素を X として入力します。 「OK」をクリックすると、JMP は各要素に対して完全に別々の出力を生成します。 平均差の表現を取得して差をスキャンできるようにするには、赤い三角形をクリックし、平均/分散分析を使用します。 多くの出力があるため、おそらくコマンドをブロードキャストする必要があるでしょう。最初に Ctrl キーを押したまま、赤い三角形をクリックして、平均/ANOVA を選択します。 選択を行った後、Ctrl キーを放します (Mac を使用している場合はコマンドを使用します)。 これにより、そのウィンドウ内の他のすべての出力にコマンドがブロードキャストされます。 これは次のようになります (統計出力を非表示にした後)。
これは Minitab が生成するものとまったく同じではなく、線よりも平均ひし形を使用してスキャンするのが少し困難です (前者の方がより多くの情報が得られますが)。 平均/分散分析を使用する代わりに、赤い三角形 > 表示オプションの下にある「平均を接続」を使用することもできます。 また、ポイントもオフにします ([赤い三角] > [表示オプション] の下でも)。 これにより、もう少し近いものが生成されます。
(これには、一番上の赤い三角形から「行に配置」を使用し、1 つの画面でより多くの内容を表示するために 1 行あたり 3 つを使用しました)
2. [グラフ] > [グラフ ビルダー] を使用します。
プロットされた各効果が他の要因を完全に無視する「主効果」プロットを作成するには、グラフ ビルダーを使用して、必要なすべての変数をプロットに追加します。
ａ．グラフ > グラフビルダー
b.回答を Y にドラッグしてください
c.最初の因子を X にドラッグします
d.要素バーの線をクリックします。
e.左側のパネルで、[誤差範囲] ドロップダウンから [信頼区間] または [誤差範囲] を選択します (必要な場合)。
f.次の因子を X 軸の最初の因子のラベルの右側にドラッグします (このグラフに別のパネルを追加します)。
g.すべての要素について上記の手順を繰り返します。
h、「完了」をクリックしてコントロールパネルを閉じます。
これにより、次のようなプロットが生成されます。
これらの手順を示した簡単なビデオを次に示します (無音ですみません。特に騒々しいカンファレンスに参加しているためです)。
このプロットは、必要な MINITAB プロットを直接置き換えるものではないかもしれませんが、それでも分析には役立つかもしれません。 https://community.jmp.com/docs/DOC-6272
幸運を祈ります！
「主効果プロット」とは、次のことを指していると思いますMinitabのプロットのウィンドウ。各プロットはYとXの1つで構成され、Yに対するXの影響の大きさを示す傾斜線が表示されます。 JMP では、Fit Model プラットフォームに隠されている LS (最小二乗) 平均プロットを要求することで、基本的に同じものを取得できます。 選択する分析 > モデルの適合(強調:「効果のレバレッジ」) 分析を実行します。 いくつかのてこ比プロットが表示されるはずです。 各レバレッジ プロットの上にある赤い三角形をクリックして、 LS 平均プロット。
これらのプロットは、X が次の場合にのみ使用できます。ない継続的な。 また、プロットはグループ化されません。
もう 1 つのオプションは予測プロファイラーです。これもモデルの適合レポートで使用できます。 選択する因子プロファイリング > プロファイラーモデルの適合レポートで。
ここでの応答は、実際にはモデルからの予測値を表しており、すべての X が指定されたレベルにあります。 このグラフは対話型で、赤い縦線をスライドして X の選択肢を変更できます。 予測プロファイラーは主効果プロットよりも役立つことがわかるかもしれません。
ハワード
些細な質問はありません。
「分析」>「モデルの適合」を使用します。 ダイアログ ボックスで Y 応答と X 因子を追加し、[実行] をクリックするだけです。
