変数と交互作用項の概要

変数

カテゴリ変数

カテゴリ変数は、離散レベルを持つ数値変数または非数値変数です。カテゴリ変数のレベルは、SAS Visual Statisticsでは、非順序型とみなされます。カテゴリ変数の例には、ドリンクのサイズ(スモール、ミドル、ラージ)、エンジンの気筒数(2、4、6、8)または顧客による購買(有りまたは無し)などがあります。

カテゴリ変数は、応答変数から作成できます。作成するには、応答変数を右クリックしてカテゴリを選択します。この場合、尺度変数の各個別値がカテゴリ変数のレベルに変わります。

カテゴリ変数は、分類モデル、分類効果変数、ディシジョンツリーの予測変数、フィルタ変数およびGroup BY変数の応答変数として使用できます。

注: 最適なパフォーマンスと有効なモデリング結果を確保するには、カテゴリ変数に許容される個別階層の最大数をモデルの種類および変数の役割に基づいて制限します。

尺度変数

尺度変数は、2つの数値の間に無限の値を想定できる連続数値変数です。カウント変数などのように、一部の数値変数が連続していない場合でも、モデリングにおいては、これらの変数を連続した値として取り扱うことができます。尺度変数の例には、ドリンクの温度、エンジンの排気量、または顧客の購買額の合計などがあります。

尺度変数ごとの要約統計量やヒストグラムは、データペインで変数を右クリックして、プロパティを選択することにより取得できます。表示する変数を指定するには、名前ドロップダウンメニューを使用します。

尺度変数は、連続モデル、連続効果変数、ディシジョンツリーの予測変数、オフセット変数、度数変数、重み変数、フィルタ変数の応答変数として使用できます。

交互作用項

2つの変数、AおよびBは、モデルの一方の変数の効果が変化すると他方の変数の効果も変化する場合、交互作用の関係があります。つまり、モデルにおいて、変数Aと変数Bの効果は相加的ではありません。

SAS Visual Statisticsを使用すると、2つ以上の入力変数間に、2乗項の交互作用を含む、交互作用を作成できます。2乗項の交互作用とは、任意の変数とその変数自身との交互作用です。カテゴリ変数に対しては、2乗項の交互作用は作成できません。

交互作用項が役立つ例として、複数の車の燃費(MPG: 1ガロンあたりの自動車の走行距離)をモデル化する場合を考えてみましょう。2つの入力変数は、エンジンの排気量(リットル単位)およびエンジンのサイズ(気筒数)です。いずれかの値が増加すれば、燃費は悪くなると予想されます。ただし、エンジンの排気量による燃費に対する効果が、エンジンサイズ全体で一定ではないと疑われる場合、これらの2つのの変数の間に交互作用項を作成することを検討する必要があります。

SAS Visual Statisticsでは、2因子のみの交互作用項の作成に限定されません。任意の数(ただし、利用可能な入力変数を超えない数)の変数を含むn因子の交互作用項を作成できます。

交互作用項の個別階層の数は、その項の各変数の階層の数の積になります。尺度変数は、1階層を含むかのように扱われます。交互作用項の階層の数は、回帰分析モデルで許容される個別階層の最大数に照らしてカウントされます。