実質的な差や実質的な同等性に対する検定の例
「応答のスクリーニング」プラットフォームを使用して、実質的な差についての検定を行います。
1. ［ヘルプ］>［サンプルデータフォルダ］を選択し、「Probe.jmp」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. 「Responses」列グループを選択し、［Y, 応答変数］をクリックします。
4. 「工程」を選択し、［X］をクリックします。
5. ［OK］をクリックします。
6. 「応答のスクリーニング」の赤い三角ボタンをクリックし、［実質的な差と同等性］を選択します。
7. ［仕様範囲もしくは6シグマに対する割合］の横にあるボックスに「0.15」と入力します。
8. ［OK］をクリックします。
9. 「応答のスクリーニング」の赤い三角ボタンをクリックし、［テーブルの保存］>［平均の差を保存］を選択します。
Figure 24.8は、作成されるデータテーブルの一部を示しています。Yに指定した応答ごとに、「工程」の水準である「New」と「Old」を比較した検定の結果が出力されています。
図24.8 平均の差（一部）
「Probe.jmp」には仕様限界が列プロパティとして保存されていないため、応答ごとに実質的な差が自動的に設定されます。実質的な差の割合として指定した0.15に、応答の6s範囲を掛け合わせて求めた値が、実質的な差と同等性の検定に使用されます。これは「検出する差」列に示されています。
「FDR P値」列には、p値が優位性を示している応答が表示されています。「FDR 実質的な差のp値」列と「FDR 実質的な同等性のp値」列には、実質的な差と実質的な同等性に対する検定のp値が表示されます。多数の比較において、「差がゼロである」という帰無仮説に対する検定には統計的有意差を示しています。しかし、実質的有意差を示しているものは多くありません。
10. 「平均の差」データテーブルを表示し、［分析］>［一変量の分布］を選択します。
11. 「実質的な差の判定」を選択して、［Y, 列］をクリックします。
12. ［OK］をクリックします。
Figure 24.9は、実質的有意差の結果の分布を示しています。指定した実質的な差の検定により有意差ありと判定されているのは、わずか36の検定だけです。応答変数のうち6つについては、検定の結論が出ていません。これらの応答変数については、「工程」の「水準間で実質的有意差がある」とも、「水準間で実質的に同等である」とも判定できません。
図24.9 実質的有意差の結果の分布
36の応答に対応する棒をプロット上でクリックして選択し、これらの応答についてさらに検討できます。