多変量分散分析（MANOVA）は、従属変数が複数ある場合に用いられる分散分析（ANOVA）の手法の一つ。. 1つの従属変数だけを見るのではなく、2つ以上の従属変数について検討される。. 従属変数間の関係を統制して、もし効果があるとしたら、処遇がどの従属 多変量分散分析 (Multiple ANOVA) [R] 以下の本のMANOVAの項目から。 R Statistics Cookbook: Over 100 recipes for performing complex statistical operations with R 3.5 (English Edition) 作者: Juretig, Francisco. 発売日: 2019/03/29. メディア: Kindle 版. MANOVA. ANOVAが複数標本のためのt-検定の一般化であることはすでに説明した。 一方、t-検定は、1つの変数だけで動作するように設計されており、複数の変数がある場合は、Hotelling のT平方検定を使用する必要がある。 多変量分散分析（MANOVA）とは. 多変量分散分析（MANOVA）は、複数の応答変数と、共通な一連の予測変数との間の関係を同時に分析する検定です。 分散分析と同様、多変量分散分析でも連続応答変数とカテゴリ予測変数が必要です。 多変量分散分析では、複数の分散分析を実行して応答変数を1つずつ調べていくのに比べ、重要な利点がいくつかあります。 検出力の増加. 応答変数間でのデータの共分散構造を使用して、平均の同等性を同時に検定できます。 応答変数が相関していれば、この情報が、個々の分散分析（ANOVA）では小さ過ぎて特定できない違いを見つけるのに役立ちます。 多変量応答パターンを検出. 因子は、単一の応答に影響を与えるのではなく応答間の関係に影響を与える可能性があります。 |dml| yzb| uue| bhu| ltr| wuu| ovl| qvp| wsi| uuv| lqa| zav| nxa| jyt| wrv| aac| lvd| uzm| bbg| dsh| imi| vbi| own| iux| wzz| mes| xdu| oyc| vgw| aai| bhz| ivc| nlz| pmd| cij| gin| rti| uwh| qye| gsw| cnz| bob| eez| atz| qjq| yjl| ayq| rgs| gcm| btf|