コード変換の割り当て
「Tiretread.jmp」データテーブルの実験データは、「シリカ」、「シラン」、「硫黄」がタイヤのトレッドの性能を示す4つの指標にどのような影響を及ぼすかを調べた結果です。この例では、応答のうち、「摩擦」のみを検討します。
最初は、因子をコード変換せずにモデルをあてはめます。その後、因子に「コード変換」プロパティを割り当て、もう一度モデルをあてはめて解釈しやすいパラメータ推定値を求めます。
1. ［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Tiretread.jmp」を開きます。
2. ［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
3. 「摩擦」を選択し、［Y］をクリックします。
4. 「シリカ」、「シラン」、「硫黄」を選択し、［マクロ］>［応答曲面］をクリックします。
5. ［ダイアログを開いたままにする］をチェックします。
6. ［実行］をクリックします。
7. 「応答 摩擦」の赤い三角ボタンをクリックし、［推定値］>［予測式の表示］を選択します。
図A.17 因子をコード変換せずにあてはめたモデルの予測式
これらの係数に基づいて効果の大きさを比べることはできません。係数の大きさが、因子設定の範囲全体で見たときの、「摩擦」への影響の大きさを表していないからです。また、係数の解釈も簡単ではありません。たとえば、「シリカ」が中間値にあるときの影響を解釈しようとしても、係数が参考になりません。
3つの因子に「コード変換」列プロパティを適用し、それによって係数が意味のわかるものになることを確認してみましょう。
8. 「Tiretread.jmp」データテーブルの「列」パネルで「シリカ」、「シラン」、「硫黄」を選択します。強調表示された列の見出しを右クリックし、［列属性の一括設定］を選択します。
9. 「プロパティの一括設定」パネルで［列プロパティ］>［コード変換］を選択します。
10. ［OK］をクリックします。
「列」パネルの「シリカ」、「シラン」、「硫黄」の隣にアスタリスクが表示され、列プロパティが割り当てられたことがわかります。
11. 「モデルのあてはめ」ウィンドウで［実行］をクリックします。
12. 「応答 摩擦」の赤い三角ボタンをクリックし、［推定値］>［予測式の表示］を選択します。
図A.18 因子をコード変換してからあてはめたモデルの予測式
因子をコード変換すると、係数に基づいて効果の大きさが比較できるようになります。因子設定の範囲全体で見たときに、「シラン」が「摩擦」に及ぼす効果が最も大きいことがわかります。「シリカ」や「シラン*硫黄」の効果も大きいです。
コード変換した因子の係数は、解釈しやすいのも特徴です。たとえば、すべての因子がそれぞれの範囲の中間値にある場合、「摩擦」の予測値は切片の139.12になります。
13. 変更を保存せずに「Tiretread.jmp」データテーブルを閉じます。