分析を実行する場合は、2つの方法のうち1つを使用して、カテゴリ予測変数を再コード化する必要があります。予測変数の水準を平均全体または参照水準の平均と比較したいかどうかによって、方法の変更を検討します。コード体系によって、予測変数の全体的な影響の検定が変更されることはありません。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、0、+1):各水準平均と全体平均の差を推定するときに選択します。各水準の平均と参照水準の平均の差を推定するために選択します。1)のコード化スキームを選択した場合、ダイアログボックスの参照水準表がアクティブになります。表のこの列は、モデル内のすべてのカテゴリ予測変数名を示します。ない平均値が参照水準と比較されます。参照水準を変更しても全体の有意性には影響しませんが、係数はより解釈する意義のある値となる可能性があります。0コーディングの値をもつ予測変数の場合、データ型に基づいて以下の参照水準を設定します。数値カテゴリ予測変数の場合、参照水準は最小の数値が設定された水準です。日付・時刻カテゴリ予測変数の場合、参照水準は最も早い日付か時刻に設定された水準です。テキストカテゴリ予測変数の場合、参照水準は、デフォルトのアルファベット順で最初になる水準です。テキスト変数で値の順序を変更することの詳細は、Minitab出力でのテキスト値の表示順序の変更を参照してください。連続予測変数の標準化モデル内にある連続予測変数を標準化するために選択できます。標準化予測変数は、モデルを適合させるためのみに使用するので、このワークシートには保存されません。連続予測変数を標準化すると、モデルの解釈を指定条件に合わせて改善できます。平均値を差し引くことにより、連続予測変数を中央に寄せます。この方法は、多重共線性を低下させるのに役立ち、係数推定値の精度を向上させます。含まれているときにも役立ちます。各係数は、元の測定スケールを使用して、予測変数の単位当たり変化に相当する、応答の期待変化を表します。標準偏差で除算することにより、連続予測変数のスケールを標準化します。この方法により、予測変数の範囲はより均一になり、係数の大きさを比較できるようになります。この手法は、スケールの差を抑えながら、どの予測変数が大きな影響を与えているかを知りたいときに役立ちます。各係数は、予測変数の標準偏差の変化に相当する応答の期待変化を表します。以下の方法の1つを使用して、連続予測変数を標準化できます。連続予測変数に元データを使用します。予測変数を中央に寄せたり、予測変数を比較できるスケールにしたりするために使用します。experiments)で使用します。指定した最小値と最大値の範囲内に分布するすべてのデータ値は、-1~+1の範囲内に分布されるように変換されます。すべての名前が表示されます。この列に対して入力を行うことはできません。下限側-1のコードとなる値入力します。サンプルの最小値がデフォルトです。上限側+1のコードとなる値を入力します。サンプルの最大値がデフォルトです。予測変数を中央に寄せたり、予測変数を比較できるスケールにしたりするために使用します。予測変数を中央に寄せるために使用します。予測変数を比較できるスケールにするために使用します。すべての名前が表示されます。この列に対して入力を行うことはできません。引く各連続予測変数から差し引く値を入力します。次で割る減算結果を除算するために使用される値を入力します。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。