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第8回 複数の誤差を伴なう分散分析の基礎 経時データへの応用

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Academic year: 2021

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表 2.3  6 人の被験者の傾きの平均  subject  切片  傾き  1 1.48  0.88  2 1.01  0.84  3 0.38  1.37  4 0.26  1.33  5 1.30  0.88  6 1.35  0.67  平均 0.963 0.997  SD 0.524  0.288  SE 0.214  0.118  U95% 1.514  1.299  L95% 0.413  0.694        2.6
図 3.3  変量効果を含んだ混合効果モデル
表 3.7  JMP の混合モデルによる解析  応答y subject&変量効果 残差 合計 変量効果 1.5147826 分散比 7.91221585.2233343  13.13555 分散成分  6.354594 標準誤差 2.5728414 95%下限  102.8206 95%上限  60.235 39.765100.000 全体に対する百分率   -2対数尤度=  137.67579 REML分散成分の推定値モデル誤差全体(修正済み)要因    9   20   29自由度  328.6
表 5.3  3 元配置とした分散分析の誤用  要因  自由度  平方和  平均平方  F 値  p 値  dose   1   1683.38   1683.38   3.87  0.0968  R   3  29120.46   9706.82  22.30  0.0012  week   2   1825.58    912.79   2.10  0.2039  dose*R   3  51091.46  17030.49  39.13  0.0002  dose*week   2  10893.25
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