「正規プロット」レポートのタイトルの下で、［正規プロット］または［半正規プロット］（Daniel 1959）のいずれかを選択できます。両プロットとも、効果の希薄性、つまり、わずかな因子だけが重要で効果があるという前提に基づいています。その前提に基づき、重要でない効果はランダムな誤差として、 平均が0で分散がσ2の正規分布に従うと仮定します。ここで、σ2は、重要でない効果の分散です。この仮定から、重要でない効果は傾きがσの直線付近にプロットされ、重要な効果はその直線から離れた位置にプロットされます。
パラメータ推定値を変換する必要がない場合、正規プロットの縦軸は推定値、横軸は正規分位点です。重要でない効果の点は、傾きがσの直線の近くにプロットされます。σの推定値としてはLenthの疑似標準誤差が使用され、それに対応した直線は青色で描かれます。
直交化の変換が適用された場合、縦軸は正規化された推定値です。これらの値は、「パラメータ推定値の母集団」レポートにある「直交t値」です （「直交t値」は、直交化された推定値を、コード化されたスケールのLenthの標準誤差で割ったものです）。
正規プロットの点には、「パラメータ推定値の母集団」レポートのp値に基づいて、p値が0.20以下である推定値にラベルが付けられます。
正規プロットは、「Bicycle.jmp」サンプルデータの「正規プロット」レポートです。この例の結果は変換を必要としません。そのため、正規プロットには生の推定値がプロットされています。青色の直線は、その傾きがLenthの標準誤差である直線です。この正規プロットからは、「ギヤ」、「電動モーター」、「座標位置」が重要な因子であることがわかります。
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1.
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Bicycle.jmp」を開きます。
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2.
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［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
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3.
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「時間」を選択し、［Y］をクリックします。
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4.
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5.
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［実行］をクリックします。
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6.
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「応答 Y」のタイトルバーにある赤い三角ボタンをクリックし、［要因のスクリーニング］>［正規プロット］を選択します。
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図3.45 正規プロット
