레벨: 초급
【발표자】
BioStat 연구소 주식회사 대표 이사 다카하시 유키오
【발표 개요】실 데이터로, 2개의 질적 변수, 양적인 변수를 응답으로서 해석하려고 하면 필연적으로 「반복 불일치의 2원 배치」에 귀착하지만, 이 문제를 다루고 있는 일본어의 교과서를 찾을 수 없습니다. 따라서 웹에서는 "반복이 같지 않으면 분석 할 수 없다"등이 만연하고있다. 그 이유는 제곱합의 분해에 의존하고 더미 변수를 이용한 디자인 행렬 X를 이용한 해석법이 통계의 입문서에서는 혐오되기 때문이다. "모델의 적합"을 사용하는 JMP 사용자는 반복이 동일하거나 불일치하더라도 완전히 신경 쓰지 않고 분석해야합니다. '효과의 세부 사항'에서 질적 변수의 수준 평균을 구하려고하면 '최소 제곱 평균'과 '평균'이 출력되어 그들에 엇갈림이 나온다는 것을 알고 있을 것이다. 다만, 그 차이를 제대로 설명할 수 있는 것일까. 그래서, 2×3의 반복 불균형의 2원 배치 데이터에 대해서, Excel의 행렬 함수를 이용한 해석 방법을 나타내고, JMP에 의한 해석 결과와 대비함으로써, 「모델의 적합」의 계산 원리의 이해를 깊게 하고, 추가 응용을 위해 제곱합의 분해를 대체하는 계산 방법을 보여줍니다.
【발표자 프로필】
JMP4의 사용자이며 SAS도 JMP 이전부터 사용하고 있습니다. 이전에 근무했던 회사에서는 각종 JMP를 이용한 통계 교육을 실시하면서 JMP 사내에서의 보급 활동을 실시해 왔습니다. 이 결과는 JMPer 's 회의에서 적절하게 소개되었습니다. 정년 퇴직 후에는 자영업 컨설팅 회사를 설립하여 활동을 계속하고 있습니다. 최근, 일본의 많은 학문 분야(임상 통계를 제외하다)에 있어서의 실 데이터의 통계 해석 능력이 집단적으로 쇠퇴하고 있는 것을 실감하고 있습니다. 나에게 실험 계획법은 통계 이론을 배우고 실무 실천을 위해 필수적이었다. 이번 테마는 저에게 이미 해결된 과제였지만, 다시 실험계획법과 관련된 서적을 다시 읽었는데, JMP의 「모델의 적합」의 계산 원리를 사용한 예시는 전혀 없고, 고전적인 제곱합의 분해에 고집하고 있는 전통적인 해석법의 온퍼레이드에 우연히, 이것이 반복 불균형의 2원 배치 데이터의 해석을 할 수 없다는 망상이 퍼지고 있다고 확신했습니다.
