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반복 측정과 다변량분산분석(MANOVA)
여러 응답 변수를 갖는 데이터에 대한 분산분석, 반복 측정 모델링, 다중 비교
Statistics and Machine Learning Toolbox™는 일원/이원/다원 다변량분산분석(MANOVA), 분산분석(ANOVA), 반복 측정 모델, 공분산 분석(ANCOVA)을 제공합니다. 반복 측정 모델은 관측값이 여러 응답 변수를 갖는 회귀 모델입니다. 각 관측값에 대한 응답 변수는 일반적으로 여러 번 측정한 값에 대응합니다. MANOVA는 여러 응답 변수의 변동이 동일한 모집단 그룹 내에서 발생하는지 아니면 다른 모집단 그룹 간에 발생하는지 여부를 확인하는 절차입니다.
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.