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。 | 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(" | > TEST.factor <- factor(c(" | ||
> res.anova <- Anova(res.mlm, | > res.anova <- Anova(res.mlm, | ||
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P value adjustment method: bonferroni | 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