mauchly
モークリーの球面性の検定
説明
例
モークリーの検定の実行
標本データを読み込みます。
load fisheriris
列ベクトル species
は、3 種類のアヤメ (setosa、versicolor、virginica) で構成されています。double 行列 meas
は、花に関する 4 種類の測定値、がく片の長さと幅 (cm) と花弁の長さと幅 (cm) で構成されています。
データを table 配列に保存します。
t = table(species,meas(:,1),meas(:,2),meas(:,3),meas(:,4),... 'VariableNames',{'species','meas1','meas2','meas3','meas4'}); Meas = dataset([1 2 3 4]','VarNames',{'Measurements'});
反復予測モデルを当てはめます。ここで、測定が応答、種類が予測子変数となります。
rm = fitrm(t,'meas1-meas4~species','WithinDesign',Meas);
モークリーの検定を実行して球面性の仮定を評価します。
mauchly(rm)
ans=1×4 table
W ChiStat DF pValue
_______ _______ __ __________
0.55814 84.976 5 7.6149e-17
(pValue
フィールドの) 小さい 値は、球面性およびそれにともなう複合対称性仮定が成り立たないことを示します。反復測定 ANOVA の 値を計算するには、イプシロン補正を使用する必要があります。epsilon
メソッドを使用してイプシロン補正を計算し、ranova
メソッドを使用して補正済みの 値による反復測定 ANOVA を実行することができます。
入力引数
rm
— 反復測定モデル
RepeatedMeasuresModel
オブジェクト
反復測定モデル。RepeatedMeasuresModel
オブジェクトとして返します。
このオブジェクトのプロパティとメソッドについては、RepeatedMeasuresModel
を参照してください。
C
— 対比
行列
対比。行列として指定します。既定値は C
で、これは行列 M の QR 分解の Q 係数です。ここで、反復測定行列 Y の列にあるすべての連続したペアの間の差が Y*M となるように M が定義されます。
データ型: single
| double
出力引数
バージョン履歴
R2014a で導入
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