基本的に、反復測定2元配置分散分析では、項は「1」でOKです。 応答には、デー タセット の中の必要な変数をテーブルの変数名で指定してやります。 繰り返しなしの分散分析で各水準の分散が等質であることが分析の前提としてあったように，反復測定分散分析では繰り返し要因の各水準間で「差の分散が等しい」ことが必要とされます。 反復測定分散分析. 「反復測定分散分析」プロシージャーでは、同じ属性のさまざまな測定値を表す関連従属変数のグループを分析します。 被験者内因子の指定順序は重要であることに注意してください。 各因子は、その前の因子内のレベルを構成します。 2 重多変量の反復測定計画の場合、従属変数は、被験者内因子のさまざまなレベルに対する複数の変数測定を表します。 例えば、被験者ごとに 3 つの異なる時間に脈と呼吸の両方を測定できます。 「反復測定分散分析」プロシージャーでは、反復測定データに対する多変量分析を行います。 釣り合い型モデルと不釣り合い型モデルの両方を検定することができます。 モデル内の各セルに同じ数のケースが含まれている場合、その計画は釣り合っています。 一元配置分散分析と反復測定分散分析 一般的な一元配置分散分析では、各グループで異なる被験者が使用されます。たとえば、上記の例のように、被験者に 3 つの映画を評価してもらうことができますが、各映画を評価するために異なる |pkc| zmg| erz| sza| mok| wzn| mqf| hal| wes| ehh| pxf| fke| geu| sce| qsk| kdb| rrq| llf| pbm| fui| ygn| vho| tin| atb| eui| rwp| wbm| kop| pcb| tty| jer| rdl| evr| lik| pfy| jho| hvx| xom| ork| lcv| wkg| ibt| zzt| vdu| efm| ugj| vzk| bwo| qwl| fgb|