続・高橋セミナー
第12回 層別因子を含む探索的な回帰分析入門 ＜第7章＞ 共変量を含む3因子実験データの探索的解析
2024年2月7日
要約
これまで取り上げてきたほとんど事例は，1つの質的変数と1つの量的変数の場合であった．現実には，複数の質的変数と複数の量的変数を同時に取り上げ，一気に問題解決を図りたい．多くの実験研究あるいは観察研究の場で，対象分野の特質により交互作用よりも主効果に重きを置く分野，常に交互作用を念頭に置く分野があり，実験計画の考え方が異なり，解析の考え方も異なる．宮川（2008），「問題発見の解決の科学－SQCの基本－，第6.3節 計画的に採取した3元配置データの解析事例」で取り上げられている「冷蔵庫の塗装不良の改善」の実験データを取り上げる．原書で実践されているのは，層別散布図に回帰直線を重ね書きした図を主体にしたアプローチである．そこで，Excelによる格子状の層別散布図の作成方法を示すと共に，Excelによる探索的な回帰分析と結果のグラフ化による問題解決法を例示する．さらに，JMPによる交互作用も考慮した変数選択機能を活用した探索的な解決法も合わせて示す．
第7章 目 次
7. 共変量を含む3因子実験データの探索的解析 219
7.1. Excelの散布図を主体にした問題解決 219
2×2格子状の層別散布図に回帰直線の重ね書き
共変量 Ｘ の分布の均一性の確認
2×2格子状の層別散布図の併合
7.2. 回帰直線に対する個別データの95％信頼区間 224
交互作用を含む線形モデル
個別データの95%信頼区間
色B別の個別データの95%信頼区間
7.3. Excelの回帰分析による交互作用を含む変数減少法 230
ダミー変数
交互作用を含む線形モデル
変数選択の手順
推定されたパラメータを用いた層別回帰直線の推定
7.4. JMPのステップワイズ法による変数選択 236
手作業での変数選択
自動的な変数選択
質的変数と量的変数の交互作用を含む変数選択
変数選択の結果をさらに深堀する
文献索引， 索引， 解析ファイル一覧 （243）
添付ファイル
高橋セミナー12_07_3因子_共変量_2024_02_07.zip