coeftest
反復測定モデルの係数に対する線形仮説検定
説明
例
最初および最後の反復測定の検定係数
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 y1
~ y8
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 y1
~ y8
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);
被験者間モデルのすべての項の係数が、最初と最後の反復測定変数で同じであることをテストします。
coeftest(rm,eye(8),[1 0 0 0 0 0 0 -1]')
ans=4×7 table
Statistic Value F RSquare df1 df2 pValue
_________ _______ ______ _______ ___ ___ _______
Pillai 0.3355 1.3884 0.3355 8 22 0.25567
Wilks 0.6645 1.3884 0.3355 8 22 0.25567
Hotelling 0.50488 1.3884 0.3355 8 22 0.25567
Roy 0.50488 1.3884 0.3355 8 22 0.25567
値は 0.25567 なので、被験者間モデルに含まれているすべての項の係数が最初と最後の反復測定変数に関して異なる、と結論付けるには統計上の証拠が不十分であることがわかります。
入力引数
rm
— 反復測定モデル
RepeatedMeasuresModel
オブジェクト
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。
A
— 被験者間モデルを表す仕様
a 行 p 列の行列
被験者間モデルを表す仕様。a 行 p 列の数値行列 (ランクは a ≤ p) として指定します。
データ型: single
| double
C
— 被験者内仮説を表す仕様
r 行 c 列の行列
被験者内 (時間内) 仮説を表す仕様。c 行 r 列の数値行列 (ランクは c ≤ r ≤ n – p) として指定します。
データ型: single
| double
D
— 仮定された値
0 (既定値) | スカラー値 | a 行 c 列の行列
仮定された値。スカラー値または a 行 c 列の行列として指定します。
データ型: single
| double
出力引数
ヒント
この検定は
A*B*C = D
と定義されます。ここで、B
は反復測定モデルの係数の行列です。A
とC
はこの乗算で使用する適切なサイズの数値行列です。D
は適切なサイズのスカラーまたは数値行列です。既定の設定はD = 0
です。
バージョン履歴
R2014a で導入
MATLAB コマンド
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