詳細このトピックの内容カテゴリ予測変数のコード化方式1つの因子を持つモデルのコード化方式を解釈する2つの因子を持つケースのコード化方式を解釈するカテゴリ予測変数のコード化方式カテゴリ予測変数で回帰分析の実行時、コード化方式を使用して、カテゴリ予測変数から指標変数を作成します。モデルが複雑になると、解釈は類似します。共変量を追加する場合や、グループ内に等しくないサンプルサイズがある場合、係数は算術平均(nで割った観測値の和)ではなく、各因子水準の重み付き平均に基づいて計算されます。以下の通り、解釈は同じです。1,0のコード化を使用すると、係数は因子水準とそのベースライン水準の間の距離を表します。1,0,-1のコード化を使うと、係数は因子水準と全体平均の間の距離を表します。デフォルトで、Minitabでは回帰に(1,0)コード化方式を使用しますが、コード化サブダイアログボックスで(-1,0,+1)コード化方式を使用するように変更できます。詳細はカテゴリ予測変数のコード化方式を参照してください。1つの因子を持つモデルのコード化方式を解釈する1つの因子を持つ例のデータまず、1つの因子を持ち、この因子に対して3つの水準を持つバランス型の計画を検討してみましょう。平均に着目して記述統計量を調べます。出力を取得するには以下を行います。回帰モデルの適合を選択します。応答に応答を入力します。カテゴリ予測変数に因子を入力します。コード化をクリックします。参照水準でCを選択します。各ダイアログで[OK]をクリックします。98.00次の因子水準の平均値を覚えておきます。8.5推定回帰式は次のようになります。Factor_C水準Cはベースラインなので、0の係数を持ちます。因子が1つだけの場合、切片はベースライン水準の平均と等しくなります。水準Aに対応する係数は–6.5です。これは、水準Aはベースライン水準に基づいているという違いです。Aの係数を取り出して、切片(またはベースラインの平均)を追加する場合、水準Aの平均–6.5+8.5=2.0が得られます。同様に、水準Bに対応する係数は–4.0です。これは水準Bとベースライン水準の差です。水準Bの係数を取り出して切片を追加する場合、水準Bの平均–4.0+8.5=4.5が得られます。次の出力を取得するには以下を行います。回帰モデルの適合を選択します。応答に応答を入力します。カテゴリ予測変数に因子を入力します。コード化をクリックします。カテゴリ予測変数のコード化の(-1、0、+1)を選択します。各ダイアログでOKをクリックします。1.33次の全体の平均値と因子水準の平均値を覚えておきます。8.5回帰式は次の通りです。因子_C特定の因子水準の効果は、水準の平均-全体平均です。水準Aの効果=2.0-5.0=-3.0水準Bの効果=4.5-5.0=-0.5水準Cの効果=8.5-5.0=3.5切片が全体の平均です。Aの係数は因子水準Aの効果です。これは、水準Aの平均と全体平均の差です。Bの係数は因子水準Bの効果です。これは、水準Bの平均と全体平均の差です。3.5を掛け合わせることで水準Cの効果の規模を取得できます。水準平均は効果の規模を計算して全体の平均を足すことで計算できます。水準Aの平均=Aの係数+切片=-3.0+5.0=2.0水準Bの平均=Bの係数+切片=-0.5+5.0=4.5水準Cの平均=切片-Aの係数-Bの係数=5.0–(-3.0)–(-0.5)=5.0+3.0+0.5=8.52つの因子を持つケースのコード化方式を解釈する2つの因子を持つ例のデータここからは、2つの因子を持ち、最初の因子に対して3つの水準、2番めの因子に対して2つの水準を持つバランス型の計画を検討してみましょう。平均に着目して記述統計量を調べます。次の出力を取得するには以下を行います。回帰モデルの適合を選択します。応答に応答を入力します。カテゴリ予測変数に因子1と因子2を入力します。コード化をクリックします。カテゴリ予測変数のコード化の(1、0)を選択します。[参照水準]で因子1にCを、因子2に低を選択します。各ダイアログでOKをクリックします。98.0000次の因子水準の平均値を覚えておきます。8.5推定回帰式は次のようになります。2_Lowまた、水準Aに対応する係数は–6.5です。これは依然として水準Aとベースライン水準(水準C)の距離です。水準Aの平均を計算して、ベースライン水準の平均を引く場合、係数2–8.5=-6.5が得られます。同様に、水準Bに対応する係数はやはり–4.0です。これは水準Bと因子1のベースライン水準の距離です。水準Bの平均を計算して、ベースライン水準の平均を引く場合、係数4.5–8.5=-4.0が得られます。最終的に、因子2の高い水準に対応する係数は「高」と因子2(低)のベースライン水準の距離になります。このため、因子2の高い水準の平均を計算して、因子2のベースライン水準の平均を引く場合、係数4.1667–5.8333=-1.667が得られます。次の出力を取得するには以下を行います。回帰モデルの適合を選択します。応答に応答を入力します。カテゴリ予測変数に因子1と因子2を入力します。コード化をクリックします。カテゴリ予測変数のコード化の(-1、0、+1)を選択します。各ダイアログでOKをクリックします。1.33このコード化方式を使用すると、係数は1つの因子モデルからは変化しませんのでご注意ください。2番目の因子に係数が追加されています。次に、全体の平均と因子水準平均について考えます。5.8333回帰式は次の通りです。因子1_C特定の因子水準の効果は、水準の平均-全体平均です。4.1667–5.0=-0.883水準「低」の効果=5.8333–5.0=0.883注2つの水準のみがあり、サンプルのサイズに等しい場合、平均が真ん中にあるので、水準の効果の大きさは等しくなります。切片が全体の平均です。係数は因子水準ごとの効果です。係数は、水準の平均と全体平均の差を表します。Reserved.EnglishfrançaisDeutschportuguêsespañol日本語한국어中文(简体)本サイトを使用すると、分析およびコンテンツのカスタマイズのためにクッキーが使用されることに同意したことになります。当社のプライバシーポリシーをご確認くださいOK。