モデルのあてはめ後の推定値についてモデルのあてはめ後の推定値と効果の検定の内容についてわかる方がいらっしゃったら教えていただきたいです。
ある定量指標をもちいてアトラスごとの健常者と疾患の方定量値との検定にANVOVAを用いるためにJMPを使用し始めました。
その際に、ある被験者さんの1つのアトラスの値が測定できなく、欠損値として扱っていました。
しかし、モデルのあてはめ後に推定式を書きだしたところ欠損値の箇所に推定値が反映されていました。効果の検定を行う際に欠損値は検定から除外したいと考えおります。
なにか処理を行うことで欠損値として取り扱いますか？推定値が算出されるだけで実際は欠損地として扱っているのですか？
わかる方がいらっしゃいましたら教えていただきたいです。
Basic Data Analysis and ModelingPredictive Modeling and Machine Learning
Re: モデルのあてはめ後の推定値について
こんにちは@pe1さん、
列に作成されたモデルは、他の列に欠損値が存在するかどうかに関係なく、常にすべての行に対して計算を実行します。ただし、欠損値が存在する行を非表示にしたり除外したりすることは可能です。元の列の空白セルをクリックし、右クリックして「一致するセルを選択」をクリックし、「行」>「非表示にして除外」を選択してください。
ありがとう！
ベン
Re: モデルのあてはめ後の推定値について医学分野での分析に疎いためにご質問を理解できてないのですが，ANVOVAは"ANCOVA"（共分散分析, analysis of covariance）でしょうか？ 具体的にどのようなモデルをあてはめていて，目的変数（応答変数，Y変数，従属変数）と説明変数（予測変数，X変数，因子）のどちらに欠測値（欠損値）があるのでしょうか？ 「アトラス」，「健常者群／疾患群」およびその他の共変量を含めて，「方定量値」を応答変数にしてANCOVAを行っているということでしょうか？
■「モデルのあてはめ」で共分散分析モデル（ANCOVAモデル）などの線形回帰モデルをあてはめた場合，応答変数において欠測値があるデータ行は，パラメータ推定値（回帰係数，重み， parameter estimate）の計算には使われません。ただし，このように応答変数が欠測値であっても，応答変数の予測値（predicted value）を求めることはできます。
■「モデルのあてはめ」で共分散分析モデル（ANCOVAモデル）などの線形回帰モデルをあてはめた場合，説明変数において欠測値があるデータ行は，［欠測値をカテゴリとして扱う］オプションによって動作が異なります。
-［欠測値をカテゴリとして扱う］オプションがオフの場合には，説明変数のいずれかに欠測値が1つでもあるデータ行は計算から除外されます。この場合，パラメータ推定値の計算に，その欠測値のある行は使われません。また，応答変数に対する予測値も欠測値となります。
-［欠測値をカテゴリとして扱う］オプションがオンの場合には，説明変数の欠測値は1つのカテゴリとして扱われ，分析に利用されます。この場合，パラメータ推定値の計算に，その欠測値のある行は使われます。また，応答変数に対する予測値も計算されます。
［欠測値をカテゴリとして扱う］オプションは，「モデルのあてはめ」起動ダイアログにおける左上隅の「モデルの指定」の赤い三角ボタンをクリックすると表示されるオプションでオン／オフを切り替えることができます。
