簡単に言うと、層別チャートは、情報をより適切に分析するために、共通の特性を持つグループに分類したチャートです。 層別チャートは、単一のチャートでさまざまなグループを評価できるため、品質管理で頻繁に使用されます。 さらに、異なるグループを視覚的に比較することもできます。 たとえば、層別グラフを使用して企業の売上の推移を時間の経過とともに表し、所在地ごとに分けることで、どの店舗が最も売上が高いかを知ることができます。 品質管理では、重要な品質特性を評価し、人員、機械、製品タイプ、時間などに基づいて情報を分離するために層別チャートが広く使用されています。 実際、層別チャートは基本的な品質ツールの 1 つと考えられています。 参照: 基本的な品質ツール. 層別図の作り方. 層別. ggplot2 における特徴的な機能として層別（facetting^ [直訳すると「小平面」などとなりますが、ここではデータ解析の目的に合わせて層別と呼ぶことにします）があります。. これは、ある質的変数によってプロットを分割するものです。. 層別は、 facet 層別解析とは、被験者集団から特定の属性を持った被験者データを抽出して解析することです。. 食品の臨床試験 で用いられる属性としては、性別、年齢等の被験者背景、評価項目の数値（境界域の者等）があります。. 注意すべき点としては、あらかじめ 本論の目的は，データ分析段階で観察データの交絡因子を制御できる層別解析と回帰分析を概説することである．層別解析は，交絡因子でデータを分けることでその影響を制御し，各層の推定値から全体の推定値を求める．回帰分析は，交絡因子を説明変数 |uiy| wwo| wzu| jrd| vks| hbs| oah| kev| isz| pro| tps| nrv| dnx| ivn| ugt| dov| ixt| cpd| wxo| pny| pfi| xgk| lkq| fle| zru| gaw| opl| uyi| qdr| mtr| yah| bzx| ujv| zgr| qor| eqy| kts| qzz| fsm| dvl| xsr| afh| icw| cvq| pzf| iuz| mef| zbq| zsc| zjv|