回答依存性に関する一般統計質問次の例では、どのようなタイプのモデリング、分析、および方法論を使用しますか。
DOEに因子A、B、Cがあるとします。応答YとZを取得します。特定の回帰モデルを用いて、BとCの組み合わせはYとZの両方を増加させます。そして理論的には（専門分野と経験から）、応答YはZに依存していることが分かっています。YとZの関係をどのように表現するのが最適でしょうか？どのような分析方法がこの関係を最もよく表すことができるか、アドバイスをいただけませんか？モデルでZを因子として使用してYを説明することは可能でしょうか？
より具体的な例として、私が金属に対する加熱媒体、熱処理温度、冷却速度の影響を調査している冶金学者だとしましょう。（専門分野ではありませんが、非常に視覚的なものです。）私が取得しようとしている応答は、金属の最大引張強度と結晶化率です。最大引張強度は結晶化度とともに増加し、冷却速度が低下し、熱処理温度が上昇すると、両方の応答が増加することが分かっています。この例では、結晶化度が10度ごとに1.5%上昇し、結晶化度が10度上昇するごとにUTSが8%増加し、結晶化度が10度上昇するごとにUTSが3%増加するとします。これは数学的な代数の問題でしょうか？応答を取得する際に、結晶化度を係数として除外することは可能でしょうか？
貴重なお時間と専門知識をありがとうございました!!
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリング実験計画法回答依存性に関する一般的な統計の質問コミュニティへようこそ。「正しい」方法はありませんが、他の方法よりも広く受け入れられている、あるいはより有用な方法がいくつかあります。通常、複数のY間の関係性を把握し定量化するには、相関などの多変量解析手法を使用します。結晶度を直接管理することはできないため、モデルに含めるのは意味がありません。結晶度は独立変数ではなく、従属変数です。
回答依存性に関する一般的な統計の質問@statmanさんの返信はまさにその通りです。ただ、次の点を付け加えておきます。
目的によって異なります。A、B、Cの要因が結果Yに与える影響を知りたいだけであれば、Zは除外します（一般線形モデルを当てはめていると仮定）。しかし、BとCがZを介して及ぼす「媒介効果」を定量化したい場合は、この因果構造を正確に捉える構造方程式モデル（SEM）を当てはめると効果的です。
SEMの各ノードは変数を表し、各矢印は回帰効果を表します。したがって、SEMはBとCの因果効果全体を直接効果と間接効果に分解します。もしこれが興味深いのであれば、調べてみる価値があります。以下は、この種のモデルにおける関連する効果をすべて確認できる、トイデータを用いた例です。
SEM プラットフォームを使用して仲介モデルを適合する方法を学ぶためのリソースは多数あります。
HTH、
~ローラ
回答依存性に関する一般的な統計の質問ご回答、そしてコミュニティへの歓迎をありがとうございます！はい、その通りです。ローラさんの回答と合わせて、あなたの回答が私を正しい方向に導いてくれました。
本当に感謝しています!!!
回答依存性に関する一般的な統計の質問あなたの返信は、今週一番のニュースです。時間を割いて説明していただき、関連リンクを添付していただき、ありがとうございます。それらを詳しく調べて、SEMを作成いたします。
本当に感謝しています!
