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分散分析と共分散分析

パラメトリックおよびノンパラメトリック分散分析、対話型および非対話型の共分散分析、多重比較

関数

anova11 因子 ANOVA
anova22 因子 ANOVA
anovan多因子分散分析
aoctool共分散の対話型の解析
canoncorr正準相関
dummyvarダミー変数の作成
friedmanフリードマン検定
kruskalwallisクラスカル・ワリス検定
multcompare多重比較検定

例および使用方法

  • 1 因子 ANOVA

    1 因子 ANOVA を使用して、単一因子の複数グループ (レベル) からのデータに共通の平均があるかどうかを判別します。

  • 2 因子 ANOVA

    2 因子 ANOVA で重要なのは、2 つの因子が応答変数に与える影響です。

  • 多因子 ANOVA

    多因子 ANOVA で重要なのは、N 個の因子が応答変数に与える影響です。

  • 変量効果のある分散分析 (ANOVA)

    変量効果がある ANOVA は、ある因子の水準が、取り得る水準の大規模 (無限) 集合からの無作為選択を意味する場合に使用されます。

  • その他の分散分析モデル

    多因子 ANOVA は、因子が入れ子にされている場合または一部の因子を連続変数として扱う場合にも使用できます。

  • 多重比較

    多重比較法では、複数のグループ平均が有意に異なるかどうかを正確に判断できます。

  • 共分散分析

    共分散分析は、応答 (y、予測される変数) と予測子 (x、予測に使われる変数) をもつグループ化されたデータを分析するための手法です。

  • ノンパラメトリック手法

    Statistics and Machine Learning Toolbox™ は、1 因子および 2 因子 ANOVA 関数のノンパラメトリックな手法も提供します。

概念

  • 分散分析の紹介

    分散分析 (ANOVA) は、標本分散を異なる sources に割り当てたり、ばらつきが異なる母集団群内または間で起こるかどうかを決めるための手法です。