使用して、平均応答の可能性のある上限値と下限値の両方を推定します。使用して、平均応答になる可能性のある上限値を推定します。検定の平方和F値とp値を計算するための平方和(SS)を選択します。調整された平方和を使用するのが一般的です。モデルに追加された順番で項の有意性を決定するために逐次平方和を使います。残りの項全てを含むモデルに項を追加した際の誤差平方和の減少率を示します。(タイプI):追加する項の前の項のみを含むモデルに項を追加した際の誤差平方和の減少率を示します。残差が正規分布ではないか均一な分散ではない場合に、応答データに対してBox-Cox変換を実行します。データを変換すると、Minitabは応答データを変換し分析に使います。データが大幅にゆがんでいない限り、通常はデータの非正規性を修正する必要はありません。Box-Cox変換を使用するときは、すべての応答データを正数(>0)にする必要があります。Box-Cox変換を使用するのが適切かどうかは、残差プロットやその他の診断測度から判断してください。モデルの確認に関する詳細は、回帰分析または分散分析におけるモデルの仮定の検証を参照してください。Box-Cox変換データ変換のためにMinitabで使用するラムダ値を選択します。変換なし:元の応答データを使用します。最適のλ:最適なλを使い、最も適合するデータに変換します。デフォルトでは、最適なλ値は0.5、または最も近い整数に丸められた値です。–1、–0.5、0、0.5、1などです。結果の表示を選択します。(自然対数):データの自然対数を使用します。(平方根):データの平方根を使用します。λ:ラムダとして指定された値を使用します。その他の一般的な変換方法は、二乗(λ=2)、逆平方根(λ=-0.5)、逆関数(λ=-1)です。通常は、-2から2の範囲外の値は使用しないでください。二元交互作用、モデルに含まれる全項を表示することができます。これらの項のサブセットの平均を表示したり、全く表示させないこともできます。項の平均値の計算を使い、項を特定します。リストから項を選択し、ボタンを押します。Iは項の平均が表示されることを示しています。目的の項がリストに表示されていない場合は、モデルに追加してください。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。