margmean
周辺平均の推定
説明
例
2 つの要因によりグループ化された周辺平均の計算
標本データを読み込みます。
load repeatedmeas
テーブル between
には、被験者間変数である年齢、IQ、グループ、性別、8 件の反復測定値 y1
~ y8
が応答として含まれています。テーブル within
には被験者内変数 w1
および w2
が含まれています。このデータは、シミュレーションされたものです。
反復測定モデルを当てはめます。ここで、反復測定値 y1
~ y8
は応答であり、年齢、IQ、グループ、性別、およびグループと性別の交互作用は予測子変数です。また、被験者内計画行列も指定します。
rm = fitrm(between,'y1-y8 ~ Group*Gender + Age + IQ','WithinDesign',within);
要因 Group
および Gender
ごとにグループ化された周辺平均を計算します。
M = margmean(rm,{'Group' 'Gender'})
M=6×6 table
Group Gender Mean StdErr Lower Upper
_____ ______ _______ ______ ________ _______
A Female 15.946 5.6153 4.3009 27.592
A Male 8.0726 5.7236 -3.7973 19.943
B Female 11.758 5.7091 -0.08189 23.598
B Male 2.2858 5.6748 -9.483 14.055
C Female -8.6183 5.871 -20.794 3.5574
C Male -13.551 5.7283 -25.431 -1.6712
テーブル M の説明を表示します。
M.Properties.Description
ans = 'Estimated marginal means Means computed with Age=13.7, IQ=98.2667'
周辺平均の推定値と信頼区間の計算
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);
要因となる種類ごとにグループ化された周辺平均を計算します。
margmean(rm,'species')
ans=3×5 table
species Mean StdErr Lower Upper
______________ ______ ________ ______ ______
{'setosa' } 2.5355 0.042807 2.4509 2.6201
{'versicolor'} 3.573 0.042807 3.4884 3.6576
{'virginica' } 4.285 0.042807 4.2004 4.3696
StdError
フィールドには、周辺平均の推定値の標準誤差が表示されます。Lower
フィールドと Upper
フィールドには、グループ周辺平均の 95% の信頼区間の上限と下限がそれぞれ表示されます。どの信頼区間にも重複はありません。これは、種類ごとに周辺平均が異なることを示しています。また、plotprofile
メソッドを使用して周辺平均の推定値をプロットすることもできます。
周辺平均の 99% の信頼区間を計算します。
margmean(rm,'species','alpha',0.01)
ans=3×5 table
species Mean StdErr Lower Upper
______________ ______ ________ ______ ______
{'setosa' } 2.5355 0.042807 2.4238 2.6472
{'versicolor'} 3.573 0.042807 3.4613 3.6847
{'virginica' } 4.285 0.042807 4.1733 4.3967
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。
vars
— 周辺平均の計算対象となる変数
文字ベクトル | string スカラー | string 配列 | 文字ベクトルの cell 配列
周辺平均の計算対象となる変数。rm
内の被験者間要因または被験者内要因の名前を表す文字ベクトルまたは string スカラー、あるいは、複数の変数の名前を表す string 配列、または文字ベクトルの cell 配列を指定します。被験者間要因はいずれもカテゴリカルでなければなりません。
たとえば、変数 Drug および Gender の周辺平均を計算するには、次のように指定します。
例: {'Drug','Gender'}
データ型: char
| string
| cell
alpha
— 有意水準
0.05 (既定値) | 0 ~ 1 の範囲のスカラー値
母集団周辺平均の信頼区間の有意水準。0 ~ 1 の範囲のスカラー値として指定します。信頼水準は 100*(1–alpha
)% です。
たとえば、次のようにすると 99% の信頼水準を指定できます。
例: 'alpha',0.01
データ型: double
| single
出力引数
バージョン履歴
R2014a で導入
参考
MATLAB コマンド
次の MATLAB コマンドに対応するリンクがクリックされました。
コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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