「応答のスクリーニング」手法の例
この例では、「モデルのあてはめ」の［応答のスクリーニング］手法を使用して、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います。
1. ［ヘルプ］>［サンプルデータフォルダ］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. 「遺伝子型」、「性別」、「週齢」を選択し、［マクロ］>［完全実施要因］をクリックします。
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。
8. 「応答スクリーニングのあてはめ」の赤い三角ボタンをクリックし、［「効果の検定」の保存］を選択します。
9. 「効果の検定」データテーブルで「FDR 対数価値 By 効果の大きさ」スクリプトを実行します。
10. ［行］>［データフィルタ］を選択します。
11. 「データフィルタ」ウィンドウで、「効果」を選択し、
をクリックします。
12. 「データフィルタ」で各モデル効果を順番にクリックしながら、「X: 効果の大きさ, Y: FDR 対数価値」プロットで選択した点を確認します。
図24.16 「X: 効果の大きさ, Y: FDR 対数価値」プロット（「遺伝子型*週齢」の検定を選択）
対数価値の値が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。図では「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。