mauchly

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。

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 = table([1 2 3 4]',VariableNames="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 $$p$$ 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 $$p$$ 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 $$p$$ 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

tbl — モークリーの球面性の検定の結果

table

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

バージョン履歴

R2014a で導入

参考

epsilon | ranova | fitrm

トピック

• モークリーの球面性の検定
• 複合対称性仮定とイプシロン補正