단변량 및 구형성 검정의 예
이 예에서는 모형 적합 플랫폼의 다변량 분산분석을 사용하여 다변량 반응 모형에 대해 단변량 및 구형성 검정을 수행합니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Dogs.jmp를 엽니다.
2. 분석 > 모형 적합을 선택합니다.
3. LogHist0, LogHist1, LogHist3 및 LogHist5를 선택하고 Y를 클릭합니다.
4. drug와 dep1을 선택하고 추가를 클릭합니다.
5. "모형 효과 생성" 패널에서 drug를 선택합니다. "열 선택" 패널에서 dep1을 선택합니다. 교차를 클릭합니다.
6. "분석법"에서 다변량 분산분석을 선택합니다.
7. 실행을 클릭합니다.
8. 단변량 검정 추가 옆의 체크박스를 선택합니다.
9. 반응 선택 메뉴에서 반복 측정을 선택합니다.
"Y 이름"에 "시간"을 입력하고 단변량 검정 추가를 선택해야 합니다.
10. 확인을 클릭합니다.
그림 10.10 구형성 검정
구형성 검정은 구형성 가정을 검정하기 위해 Mauchly 기준을 사용하여 개체 내 효과에 대한 비조정 단변량 F 검정의 적합성을 확인합니다(Anderson 1958). 구형성 검정과 단변량 검정은 항상 직교정규화된 M 행렬을 사용하여 수행됩니다. 다음 지침을 사용하여 구형성 검정을 해석하십시오.
• 실제 공분산 구조가 구형인 경우 비조정 단변량 F 검정을 사용할 수 있습니다.
• 구형성 검정이 유의하면 실제 공분산 구조가 구형이 아님을 나타냅니다. 따라서 다변량 검정 또는 조정된 단변량 검정을 사용할 수 있습니다.
단변량 F 통계량은 구형성이 없어도 근사 F 분포를 갖지만 분자와 분모의 자유도가 일부 부분 입실론(e)만큼 감소합니다. Box 연구 자료(1954), Greenhouse and Geisser 연구 자료(1959) 및 Huynh-Feldt 연구 자료(1976)에서는 입실론 자유도 조정을 추정하는 기법을 제공합니다. Muller and Barton 연구 자료(1989)에서는 검정력 연구를 기반으로 Greenhouse-Geisser 버전을 권장합니다.
다변량 보고서의 입실론 조정 검정에는 G-G(Greenhouse-Geisser) 또는 H-F(Huynh-Feldt) 라벨이 지정됩니다. 입실론 조정은 값 열에 표시됩니다.