正準プロットおよび三次元正準プロットにおいて、X変数の水準ごとに色を付けます。また、このとき、データテーブルの行に対しても、色のマーカーが設定されます。これは、［行］>［列の値による色/マーカー分け］でX変数の列を選択するのと同じです。また、グラフを右クリックして［行の凡例］を選択し、X変数の水準ごとに色を設定するのとも同じです。
「正準の詳細」レポートの表示／非表示を切り替えます。第 “正準の詳細を表示”を参照してください。
「正準構造の表示」レポートの表示／非表示を切り替えます。第 “正準構造の表示”を参照してください。ただし、このメッセージも、［線形 横長データ］の判別法では使用できません。
ヒント: スクリプトの場合は、DiscriminantオブジェクトにSave to New Data Tableコマンドを送ると、正準変数のグループ平均、標準化スコア係数の半径スケール1.5のバイプロット線、および正準スコアが新しいデータテーブルに保存されます。ただし、このメッセージも、［線形 横長データ］の判別法では使用できません。
「正準の詳細」レポートには、共変量とグループ変数Xの関係を示す検定が表示されます。レポートの下部に、関連する行列が表示されます。
図5.13 「Iris.jmp」の正準の詳細
カテゴリカル変数Xのグループと、共変量との間の正準相関。まず、Xのグループから、指示変数（ダミー変数）を作成します。そして、一方の変数の組を指示変数とし、もう一方の変数の組を共変量として、正準相関分析を行います。 「正準相関」に表示されている値は、この正準相関分析における正準相関の値です。
「共変量の平均はグループ間で等しい」という帰無仮説に対する検定で、WilksのΛ、Pillaiのトレース、Hotelling-Lawleyのトレース、およびRoyの最大根の4つが計算されます。第 “多変量検定”および“判別分析”附录中第 “近似F検定”を参照してください。
対応する検定のp値。
レポートの下部に、正準構造に関連する4つの行列が表示されます。行列を表示するには、それぞれの名前の横にある開閉アイコンをクリックしてください。また、非表示にするには、行列の名前をクリックしてください。
生データから正準スコアを計算する際に使用する係数。この係数が、［正準オプション］>［正準スコアの保存］オプションに使用されます。これらの計算方法の詳細については、『SAS/STAT 14.3 User’s Guide』(SAS Institute Inc. 2017a) の「CANDISC Procedure」章を参照してください。
標準データから正準スコアを計算する際に使用する係数。この係数は、一般に、正準重み（canonical weight）と呼ばれています。これらの計算方法の詳細については、『SAS/STAT 14.3 User’s Guide 』(SAS Institute Inc. 2017a) の「CANDISC Procedure」章を参照してください。
図5.14 「Iris.jmp」の相関構造
正準変数と共変量との間の相関。負荷量ともいいます。