起動ウィンドウで［ステップワイズ変数選択］オプションを選択した場合、「判別分析」レポートに「列選択」パネルが表示されます。ボタンをクリックして、または、「ロック」および「追加」チェックボックスを手動で選択して、変数を選択してください。選択に基づいて、F値とp値は更新されます。これらの値が更新される方法については、第 “F値とp値の更新”を参照してください。
ステップワイズレポートの「F値」と「p値(Prob>F)」の値は、上記の共分散分析モデルにおけるグループ変数に対するF値とp値です。この分類変数に対する検定は、検討中の共変量がどれぐらい判別するのに寄与するかを示す指標となっています。
第 “エントロピーR2乗”を参照してください。検証セットが使用されている場合にのみ表示されます。
ヒント: ［このモデルを適用］をクリックすると、選択した列が「スコアの要約」レポートの最上部に表示されます。
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共変量を追加し、その共変量を「ロック」した場合、変数選択に関するどのボタンをクリックしても、そのロックされている共変量はモデルに含めたままにします。ロックした共変量の「追加」チェックボックスにはマークが薄く表示され、その共変量がモデルに含まれていることが示されます。
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追加されていない共変量の「ロック」を選択すると、変数選択に関するどのボタンをクリックしても、そのロックされている共変量はモデルに追加されません。
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ステップワイズ法の使用法を説明するため、ここでは「Iris.jmp」サンプルデータを使用します。
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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、「Iris.jmp」を開きます。
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2.
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［分析］>［多変量］>［判別分析］を選択します。
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3.
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4.
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「種類」を選択し、［X, カテゴリ］をクリックします。
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5.
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［ステップワイズ変数選択］を選択します。
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6.
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［OK］をクリックします。
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7.
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［変数増加］を3回クリックします。
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3つの共変量がモデルに追加されます。［次に追加する最小p値］がパネルの一番上に表示されます。値が0.0103288であることから、残りの共変量である「がくの長さ」も「種類」の判別分析モデルにおいて重要である可能性があります。
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8.
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［このモデルを適用］をクリックします。
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