plotprofile

オプションのグループ化により想定される周辺平均のプロット

構文

plotprofile(rm,X)

plotprofile(rm,X,Name,Value)

plotprofile(ax,___)

H = plotprofile(___)

説明

plotprofile(rm,X) は、反復測定モデル rm で計算された想定される周辺平均を、変数 X の関数としてプロットします。

plotprofile(rm,X,Name,Value) は、1 つ以上の名前と値の引数で追加オプションを指定します。たとえば、グループ化の基準となる要因を指定したり、線の色を変更することができます。

plotprofile(ax,___) は、前の構文におけるいずれかの入力引数の組み合わせを使用して、現在の座標軸 (gca) ではなく ax によって指定される座標軸にプロットします。 (R2024a 以降)

H = plotprofile(___) は、プロットされたラインのハンドル H を返します。

例

必要な周辺平均のプロット

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);

因子となる種類ごとにデータをグループ化します。

plotprofile(rm,"species")

推定された周辺平均はグループごとに異なると考えられます。margmean メソッドを使用すると、これらの周辺平均の標準誤差と 95% の信頼区間を計算できます。

2 つのグループの周辺平均のプロット

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、および 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);

Group および Gender の各因子に基づいて、推定の周辺平均をプロットします。

ax1 = subplot(1,2,1);
plotprofile(rm,'Group')
ax2 = subplot(1,2,2);
plotprofile(rm,'Gender')
linkaxes([ax1 ax2],'y')

因子 Group に基づき、Gender 別にグループ化された推定の周辺平均をプロットします。

figure()
plotprofile(rm,'Group','Group','Gender')

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。

X — 被験者間要因または被験者内要因の名前

文字ベクトル | string スカラー

被験者間要因または被験者内要因の名前。文字ベクトルまたは string スカラーを指定します。

たとえば、周辺平均を被験者間変数 drug のグループの関数としてプロットする場合、次のように指定できます。

例: 'Drug'

データ型: char | string

ax — ターゲットの座標軸

Axes オブジェクト

R2024a 以降

ターゲットの座標軸。axes オブジェクトとして指定します。座標軸を指定しない場合、plotprofile は現在の座標軸 (gca) を使用します。

名前と値の引数

オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで、Name は引数名で、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。

R2021a より前では、名前と値をそれぞれコンマを使って区切り、Name を引用符で囲みます。

例: plotprofile(rm,'Color','rrbb')

Group — 1 つまたは複数の被験者間要因の名前

文字ベクトル | string 配列 | 文字ベクトルの cell 配列

単一または複数の被験者間要因の名前。'Group' と文字ベクトル、string 配列、または文字ベクトルの cell 配列から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。この名前と値のペアの引数は、要因の値に従って線をグループ化します。

たとえば、薬物と性別の 2 つの被験者間要因があり、これに従ってプロット内の線をグループ化する場合、これらの要因を次のように指定できます。

例: 'Group',{'Drug','Sex'}

データ型: char | string | cell

Marker — 各グループに使用するマーカー

string 配列 | 文字ベクトルの cell 配列

各グループに使用するマーカー。'Marker' と string 配列、または文字ベクトルの cell 配列から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

たとえば、薬物と性別の 2 つの被験者間要因があり、それぞれに 2 つのグループがある場合、次のように o を薬物の各グループのマーカー、x を性別の各グループのマーカーとして指定できます。

例: 'Marker',{'o','o','x','x'}

データ型: string | cell

Color — 各グループの色

文字ベクトル | string 配列 | 文字ベクトルの cell 配列 | 3 列の RGB 行列の行

各グループの色。'Color' と文字ベクトル、string 配列、文字ベクトルの cell 配列、または 3 列の RGB 行列の行から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

たとえば、薬物と性別の 2 つの被験者間要因があり、それぞれに 2 つのグループがある場合、次のように赤色を薬物の各グループのマーカー、青色を性別の各グループのマーカーとして指定できます。

例: 'Color','rrbb'

データ型: single | double | char | string | cell

LineStyle — 各グループのライン スタイル

string 配列 | 文字ベクトルの cell 配列

各グループに使用するライン スタイル。'LineStyle' と string 配列、または文字ベクトルの cell 配列から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

たとえば、薬物と性別の 2 つの被験者間要因があり、それぞれに 2 つのグループがある場合、次のように - を一方のグループのライン スタイル、: をもう一方のグループのライン スタイルとして指定できます。

例: 'LineStyle',{'-' ':' '-' ':'}

データ型: string | cell

出力引数

H — プロットされたラインのハンドル

ハンドル

プロットされたラインのハンドル。ハンドルとして返します。

バージョン履歴

R2014a で導入

R2024a: ターゲットの座標軸の指定

プロットのターゲットの座標軸は、入力引数 ax を使用して指定します。

参考

plot | fitrm | margmean