メモ:分散分析:1要因分散分析対応あり

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 Mauchlyの球面性検定を単体で行う関数もあるが、carパッケージのAnova()関数の方がεも同時に計算してくれたり、分散分析も一気にやってくれるので便利。以下でTEST.factorに水準数を設定したベクトルを作ったりしているが、これの意味はまだ調べていない。とりあえず、適当に3要因のベクトルを作成しておく。
+  > library(car);
   > TEST.factor <- factor(c("A","B","C"));
   > res.anova <- Anova(res.mlm, idata=data.frame(TEST.factor), idesign=~TEST.factor, type=3);
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   P value adjustment method: bonferroni
-最初の引数は平均を求めるデータ、次がグループ、pairedは対応のある場合、p.adjust.methodに有意確率の調整方法としてボンフェローニの方法。
+最初の引数は平均を求めるデータ、次がグループ、pairedは対応のある場合、p.adjust.methodに有意確率の調整方法としてボンフェローニの方法。ただし、__対応のある場合の多重比較では、グループごとに個人のデータが同じ順で並んでいる必要__がある。したがって、データフレームをグループ別にソートしたうえで、同グループ内で個人のID順に並べておかなければ、正しい結果は得られない。教科書的には、サンプルデータがそのように並んでいる場合が多いので、対応のあるデータの場合は特に気をつける必要があると思う。

メモ/分散分析/1要因分散分析対応あり.1451185712.txt.bz2 · 最終更新: 2015/12/27 12:08 by Wiki Editor