［応答のスクリーニング］手法
「モデルのあてはめ」の［応答のスクリーニング］手法では、線形モデルの効果に対する検定を、複数の応答変数に対して一度に行えます。
1. ［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Drosophila Aging.jmp」を開きます。
2. ［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
3. 連続尺度の列をすべて選択して、［Y］をクリックします。
4. 「チャネル」を選択し、［追加］をクリックします。
5. 「性別」、「遺伝子型」、および「週齢」を選択して、［マクロ］>［完全実施要因］を選択します。
6. 「手法」のリストから［応答のスクリーニング］を選択します。
7. ［実行］をクリックします。
「応答スクリーニングのあてはめ」レポートが表示されます。「Y Fits」と「PValues」という2つのデータテーブルも作成されます。前者にはモデル全体の検定の結果が、後者にはYごとにモデルの各効果の検定結果が表示されます。
重要な効果を見極めるために、次の操作を行います。
8. 「PValues」データテーブルの「FDR LogWorth by Rank Fraction」スクリプトを実行します。
9. ［行］>［データフィルタ］を選択します。
10. 「データフィルタ」ウィンドウで、「Effect」を選択して［追加］をクリックします。
11. 「データフィルタ」のリストボックスで効果を順次クリックし、それに応じて「Rank Fraction」と「FDR LogWorth」のグラフで選択される点を確認します。
対数価値（LogWorth）の値が2を上回る点は、1%の有意水準で有意となります。データフィルタの適用により、「性別」と「チャネル」を除けば、他のモデル効果が1%の有意水準で有意となることは稀であることがわかります。図22.18では、2の位置に参照線が表示されています。「遺伝子型*週齢」交互作用項の検定の点が選択されています。いずれの点も、1%有意水準で有意となっていません。
図22.18 「FDR LogWorth」と「Rank Fraction」のプロット（「遺伝子型*週齢」の検定を選択）
