年齢と性別に応じてバイオマーカーXを調整することにより、グラフビルダーを使用してダイアグラムを運動重症度スコアYと相関させる方法バイオマーカーX（DATQUANT：従属変数）と運動重症度スコアY（MDS-UPDRS-3：説明変数）の間に線形関係があるかどうかを明らかにしたいと思います。 年齢と生物学的性別がバイオマーカーXに影響を与えるため、共変量と見なしました。 重回帰を行いたい。
[X（DATQUANT：従属変数）] = a1 * Y（MDS-UPDRS-3：説明変数）+ a2 * [年齢] + a3 +残差
a1、a2：各説明変数の勾配係数
a3：生物学的性別の定数項
ここで、[年齢と性別を調整（DATQUANT：従属変数）]とY（MDS-UPDRS-3：説明変数）の関係を視覚化したいと思います。そこで、散布図を調整したX（a1 * [X（DATQUANT） ：連続変数）]-a2 * [年齢] -a3）vs。Y（MDS-UPDRS-3：従属変数）コメントや提案をいただければ幸いです。 よろしくお願いします。
分析グラフィックスマックOSスクリプティングRe：年齢と性別に応じてバイオマーカーXを調整することにより、グラフビルダーを使用してダイアグラムを運動重症度スコアYと相関させる方法やあ、
モデル付きのデータテーブルのバージョンを添付します。
完全なモデルにはすべての変数が含まれます。 予測プロファイラーから、説明変数と共変量の効果を確認できます。 セックスは大きな影響ではありません。
次のモデルは性別と年齢のみです。 このモデルから、残差を保存します：赤い三角形メニュー>列の保存>残差。
次に、このモデルから切片を取得し、それを残差に追加して、年齢と性別の影響を補正した従属変数である新しい列を作成します。
最後に、この修正された従属変数と説明変数をプロットします。
これがお役に立てば幸いです。
フィル
