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mauchly

クラス: RepeatedMeasuresModel

モークリーの球面性の検定

構文

  • tbl = mauchly(rm)
  • tbl = mauchly(rm,C)

説明

tbl = mauchly(rm) は反復測定モデル rm に対するモークリーの球面性の検定の結果を返します。

この検定では、rm の応答変数に対する球面性の仮定が真であるという帰無仮説をテストします。

詳細は、モークリーの球面性の検定 を参照してください。

tbl = mauchly(rm,C) は対比行列 C に基づくモークリーの球面性の結果を返します。

入力引数

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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。

コントラスト。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

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反復測定モデル rm に対するモークリーの球面性の検定の結果。table として返します。

tbl には次の各列があります。

列名定義
Wモークリーの W 統計量の値
ChiStatカイ二乗統計量の値
DFカイ二乗統計量の自由度
pValueカイ二乗統計量に対応する p 値

データ型: table

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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。

データをテーブル配列に保存します。

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'});

反復予測モデルをあてはめます。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 = 

       W       ChiStat    DF      pValue  
    _______    _______    __    __________

    0.55814    84.976     5     1.1102e-16                                  

p 値が (pValue フィールドで) 小さい場合、球面性とそれにともなう複合対称性仮定は維持されません。イプシロン補正を使用して反復測定 ANOVA の p 値を計算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、補正された p 値による反復測定 ANOVA を ranova メソッドを使用して実行することができます。

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