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［OK］をクリックします。
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5.
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データテーブルのテーブルパネルで、「モデル」スクリプトの横にある緑の三角ボタンをクリックします。
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6.
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7.
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「ステップワイズ回帰の設定」パネルで、「停止ルール」のメニューから［閾値p値］を、「方向」のメニューから［変数増減］を、それぞれ選択します。「変数を追加するときのp値」に「0.05」を、「変数を除去するときのp値」に「0.1」を入力します。
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8.
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図6.6 ステップワイズ回帰が終了したモデル
ステップワイズ回帰が主効果から始まり、p値を基準とした検索が行われ、その結果、4つの主効果と3つの交互作用の項が得られます。主効果の「送り速度」がモデルから除かれた一方で、「触媒*温度」、「攪拌速度*温度」、「温度*濃度」の交互作用がモデルに追加されています。
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9.
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「ステップワイズ回帰の設定」パネルで、［モデルの作成］をクリックします。
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10.
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［実行］をクリックします。
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「予測値と実測値のプロット」から、モデルが全体として有意であることがわかります（p値<0.0001）。「予測値と実測値のプロット」と、「あてはまりの悪さ(LOF)」のどちらからも、モデルの間違いを示す証拠が見当たりません。「効果の要約」レポートによると、「触媒」が最も有意な効果であることがわかります。2因子間交互作用が3つとも有意になっていることにも注目しましょう。
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11.
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「予測プロファイル」の赤い三角ボタンのメニューをクリックして、［最適化と満足度］>［満足度の最大化］を選択します。
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図6.8 最大の反応率(%)
