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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

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,Name,Value) は反復測定モデル rm で計算した想定される周辺平均を、1 つ以上の Name,Value ペア引数で指定された追加オプションによりプロットします。

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。

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

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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 = dataset([1 2 3 4]','VarNames',{'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')

Figure contains an axes object. The axes object with xlabel species, ylabel Estimated marginal means contains an object of type line.

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。

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 y1y8 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 y1y8 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')

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with xlabel Group, ylabel Estimated marginal means contains an object of type line. Axes object 2 with xlabel Gender, ylabel Estimated marginal means contains an object of type line.

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')

Figure contains an axes object. The axes object with xlabel Group, ylabel Estimated marginal means contains 2 objects of type line. These objects represent Gender=Female, Gender=Male.

入力引数

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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。

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

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、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後ろにする必要がありますが、ペアの順序は関係ありません。

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')

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

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

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

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

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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

参考

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