|
1.
|
「Drosophila Aging.jmp」テーブルを開きます。
|
|
2.
|
［分析］>［スクリーニング］>［応答のスクリーニング］を選択します。
|
|
3.
|
連続尺度の列をすべて選択して、［Y, 応答変数］をクリックします。
|
|
4.
|
「遺伝子型」を選択し、［X］をクリックします。
|
|
5.
|
［ロバスト］チェックボックスをオンにします。
|
|
6.
|
［OK］をクリックします。
|
「Drosophila Aging」データの「Robust FDR PValue Plot」は、「Robust FDR PValue Plot」を示しています。ロバスト推定の未調整p値を用いた場合、いくつかの検定で有意差が認められることが、0.05を下回る赤い点の存在で示されています。ただし、ロバスト推定のFDR調整p値を見ると、有意差が認められる検定は2つだけです。
|
9.
|
「PValues」データテーブルで、［行］>［ラベルあり/ラベルなし］を選択します。
|
プロットが「Drosophila Aging」データの「Robust LogWorth by Effect Size」のように表示されます。2の位置で引かれた赤い線より上にある点は、有意水準が0.01を下回っています。だいたい1.3のあたりで横に引いた線が、有意水準0.05に対応します。
「Drosophila Aging」データの「Robust LogWorth by LogWorth」のようなプロットが作成されます。ロバストな検定が通常の検定とまったく同じであれば、「Drosophila Aging」データの「Robust LogWorth by LogWorth」の点は、対角線上に沿ってプロットされます。図で丸く囲まれている点は、「Robust LogWorth」値が「LogWorth」を上回っており、対角線付近に位置していません。
応答「log2in_CG8237」の「PValue」が0.9568で、「Robust PValue」が0.0176であることがわかります。
|
13.
|
「応答のスクリーニング」レポートの赤い三角ボタンのメニューから、［選択した項目の二変量関係］を選択します。
|
「選択した項目の二変量関係」レポートに、応答「log2in_CG8237」の一元配置分析の結果が表示されます。プロットには、「遺伝子型」OREについて、2つの外れ値が表示されます（log2in_CG8237の一元配置分析）。これらの外れ値が、ロバストな検定と通常の検定の結果が大きく異なっていた理由です。通常の検定では、外れ値により誤差分散が過大に推定され、有意な効果を検出しにくくなっています。一方、ロバストな検定では、これらの外れ値に小さな重みを与えるので、誤差分散の推定に外れ値の与える影響が小さくなっています。
図18.19 log2in_CG8237の一元配置分析
