반복 측정과 다변량분산분석(MANOVA)
여러 응답 변수를 갖는 데이터에 대한 분산분석, 반복 측정 모델링, 다중 비교
반복 측정 모델은 관측값이 여러 응답 변수를 갖는 회귀 모델입니다. 다변량분산분석(MANOVA)은 응답 변수 데이터로 구성된 벡터가 통계적으로 다른지를 판별하는 데 사용되는 통계적 기법입니다. 반복 측정 모델과 MANOVA는 주로 교차 연구(crossover study)와 종단 연구(longitudinal study)에 사용되며, 응답 변수는 일반적으로 여러 다른 시간에 수집된 측정값에 해당합니다. Statistics and Machine Learning Toolbox™는 반복 측정 모델을 다루기 위한 함수를 제공하며 여기에는 일원, 이원, 다원 다변량분산분석(MANOVA), 분산분석(ANOVA), 공분산 분석(ANCOVA)을 수행하기 위한 함수들이 포함됩니다. 또한 RepeatedMeasures 모델 객체를 만드는 함수도 제공합니다.
함수
객체
도움말 항목
반복 측정
- Model Specification for Repeated Measures Models
Learn how to specify a repeated measures model infitrm. - Mauchly’s Test of Sphericity
Learn the test of sphericity used in repeated measures models. - Compound Symmetry Assumption and Epsilon Corrections
Learn the different epsilon corrections used in p-value calculations in the repeated measures ANOVA when the compound symmetry assumption fails. - Multivariate Analysis of Variance for Repeated Measures
Learn the four different methods used in multivariate analysis of variance for repeated measures models. - Wilkinson Notation
Wilkinson notation provides a way to describe regression and repeated measures models without specifying coefficient values.
다변량분산분석(MANOVA)
- Perform Multivariate Analysis of Variance (MANOVA)
MANOVA is a form of ANOVA with multiple response variables. It determines whether the entire set of means is different from one group to the next.