反復測定と多変量分散分析 (MANOVA)
分散分析、反復測定モデリング、複数の応答に関するデータの多重比較
Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、1 因子、2 因子、および N 因子の多変量分散分析 (MANOVA)、分散分析 (ANOVA)、反復測定モデル、および共分散分析 (ANCOVA) を操作するための関数が用意されています。反復測定モデルは、観測値に複数の応答変数がある回帰モデルです。一般に、各観測値に対する応答は複数の時点における測定値に対応します。MANOVA は、異なる母集団グループ内や母集団グループ間で複数の応答変数にばらつきがあるかどうかを判別する手続きです。
関数
オブジェクト
トピック
反復測定
- 反復測定モデルのモデル仕様
fitrm
で反復測定モデルを指定する方法を学びます。 - モークリーの球面性の検定
反復測定モデルで使用する球面性の検定について学びます。 - 複合対称性仮定とイプシロン補正
複合対称性仮定が成立しない場合に反復測定 ANOVA で p 値の計算に使用する別のイプシロン補正について学びます。 - 反復測定の多変量分散分析
反復測定モデルの多変量分散分析で使用される 4 種類の方法を学びます。 - ウィルキンソンの表記法
ウィルキンソンの表記法を使用すると、係数の値を指定せずに回帰と反復測定のモデルを記述できます。
多変量分散分析 (MANOVA)
- 多変量分散分析 (MANOVA) の実行
MANOVA は、複数の応答変数をもつ形式の ANOVA です。あるグループと別のグループで平均の集合全体が異なるかどうかを判別します。