相関がある応答の例反復測定データの「混合モデル」分析を行うには、応答値がそれぞれ個別の行に入っていなければなりません。すべての応答値が同じ行に入っている場合は、［テーブル］>［列の積み重ね］を使って「混合モデル」分析に適したデータテーブルを作成する必要があります。詳細は、『JMPの使用法』の「データの再構成」章を参照してください。
一変量モデルのあてはめ|
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Wafer Quadrants.jmp」を開きます。
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このデータテーブルは、［混合モデル］手法での分析に合わせて作成されているため、それぞれの「四分円」のそれぞれの「Y」に対し1つの行が割り当てられています。一変量分析を行うには、保存されているスクリプトを使ってテーブルを分割する必要があります。
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2.
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「Wafer Quadrants.jmp」データテーブルで、「四分円でYを分割」スクリプトの緑色の三角ボタンをクリックします。
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新しいデータテーブルは、反復測定データの記録によく使われる形式です。「ウエハーID」の値ごとに行が分かれ、そのウエハーの4つの測定値がすべて行に含まれています。
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3.
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［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
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データテーブルに「Model」スクリプトが保存されているので、「モデルの指定」ウィンドウに自動的に効果が設定されます。「High, High」から「Low, Low」までの列が［Y］に設定され、「レイアウト」が唯一のモデル効果として入力されています。
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4.
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［実行］をクリックします。
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図8.38 4つの一変量モデル
レポートを見ると、「レイアウト」は、「High, Low」を除くすべての四分円に対し、有意な効果を与えています。
混合モデル分析の実行|
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［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
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「Y」を選択し、［Y］をクリックします。
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「手法」リストから［混合モデル］を選択します。
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［反復構造］タブを選択します。
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「構造」リストから、［無構造］を選択します。
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8.
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「四分円」を選択し、［反復］をクリックします。
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「ウエハーID」を選択し、［個体］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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「反復構造の共分散パラメータ推定値」レポートには、4つの応答に関する分散と共分散の推定値が表示されます。「Low, High」と「High, High」の共分散の信頼区間は、ゼロを含んでいません。これは、「これら2つの四分円の測定値の間には、正の共分散がある」ことを示唆しています。このような情報は、［混合モデル］分析では得ることができますが、応答を個別にモデル化した場合には得られません。
プロファイルを使って「レイアウト」と「四分円」の交互作用を探索する|
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「混合モデルのあてはめ」の赤い三角ボタンをクリックし、［周辺予測値プロット］>［プロファイル］を選択します。
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2.
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「プロファイル」プロットで各四分円での「Y」の予測値を比較するため、赤い縦の点線をまずレイアウト「A」の位置に置き、次にレイアウト「B」に移動させます。
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図8.42 レイアウト「A」の四分円のプロファイル
図8.43 レイアウト「B」の四分円のプロファイル
「レイアウト」の各設定値におけるプロファイルを比較すると、有意な交互作用に関する情報が得られます。「High, High」の四分円での差が交互作用に部分的に影響しているようです。
「レイアウト」と「四分円」のYのプロット|
1.
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「混合モデルのあてはめ」の赤い三角ボタンをクリックし、［列の保存］>［予測式］を選択します。
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予測式は、データテーブルの「予測式 Y」という列に保存されます。
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［グラフ］>［グラフビルダー］を選択します。
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3.
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「横位置」を［X］ゾーンにドラッグします。
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「縦位置」を［Y］ゾーンにドラッグします。
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「予測式 Y」を［色］ゾーンにドラッグします。
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「レイアウト」を［段組］ゾーンにドラッグします。
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［終了］をクリックして設定パネルを閉じます。
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図8.44 グラフビルダーで作成したプロット
プロットは、「レイアウト」と「四分円」の8つの組み合わせごとの予測値の違いを色の濃度で表現しています。「High, Low」の四分円の予測値は、右下にあります。色に違いがないことから、「High, Low」における予測値の、「レイアウト」間での差は相対的に小さいことがわかります。これ以外の位置では、差がはっきりと見て取れます。