目次
19.RでRepeated Measures ANOVA 反復測定分散分析
EZRでezr-repeated-measures-anova
https://haru-reha.com/ezr-repeated-measures-anova/
EZRで反復測定分散分析(repeated-measures-ANOVA)を行う方法①
2021.12.07
→分かりやすい!
ソースコード
https://colab.research.google.com/drive/1XSBY6hiXNXOWUUmw_X3dSVCqDYwzq_3G?usp=sharing
220323_RepeatedMeasuredANOVA.ipynb
対応のある3群以上の平均値の比較。正規分布に従い、等分散であり、球面性がある?場合のみ、Repeated Measures ANOVA
正規分布に従わないのであれば、ノンパラメトリック検定である、フリードマン検定を行う
http://mizumot.com/handbook/?page_id=422
Rを使った分析(ノンパラメトリック検定)
stack()関数
https://yaginogogo.hatenablog.jp/entry/2016/04/22/011327
Rむけのデータ表を作る
→pivot_longerとの違いは?
正規分布の確認
今回は、HbA1cの経過を時系列変化で有意に下がっているかどうかを検定します。
反復測定分散分析はパラメトリック検定
- 正規分布
- 等分散性
の確認が必要。
各群が正規分布しているかどうかを、Kolmogorov-Smirnov検定する
library(tidyverse) d <- tribble( ~ID,~age,~sex,~DM,~HbA1c00M,~HbA1c01M,~HbA1c02M,~HbA1c03M, 1,56,"M",1,7.3,7.4,7.3,7.4, 2,77,"F",1,8.3,8.4,8.3,8.2, 3,68,"M",1,7.1,7,7,7, 4,81,"F",1,7.6,7.4,7.3,7.4, 5,42,"M",1,10.1,8.4,7.3,6.5, 6,65,"M",1,6.1,6.2,6.2,6.3, 7,68,"F",1,7.8,7.4,7.9,8.4 ) d
# データの取り込み library(tidyverse) d <- read_csv("book2.csv") d # 正規性の検定 Kolmogorov-Smirnov test # p>=0.05 であれば、正規分布に従っているとみなすことができる vx <- d$HbA1c00M ks.test(x=vx,y="pnorm",mean=mean(vx),sd=sd(vx))
https://data-science.gr.jp/implementation/ist_r_kolmogorov_smirnov_test.html
Rによるコルモゴロフ・スミルノフ検定
モークリーの球面性の検定
Mauchly Tests for Sphericity
等分散性の確認。
https://www.r-bloggers.com/2021/04/repeated-measures-of-anova-in-r-complete-tutorial/
Repeated Measures of ANOVA in R Complete Tutorial
Posted by finnstats
https://yusuke-ujitoko.hatenablog.com/entry/2018/11/29/000314
RでMauchly’s sphericity testを行う
2018-11-29
https://www.datanovia.com/en/lessons/mauchlys-test-of-sphericity-in-r
Mauchly’s Test of Sphericity in R
https://bellcurve.jp/statistics/glossary/2194.html
Mauchlyの球面性検定
Mauchly's sphericity test
ソースコード
# 0Mから3Mのみでrepeated ANOVA tidy_d3M <- d %>% select(-base6M) head(tidy_d3M) dim(tidy_d3M) tidy_d3M <- d %>% filter(type == "male", therapy == 1) %>% select(-base6M) %>% pivot_longer( cols = c(base0M, base1M, base2M, base3M), # cols = -c(No, type, therapy), names_to = "time", values_to = "HbA1c" ) head(tidy_d3M) dim(tidy_d3M) # 0M-3Mまで一度に計算(Repeated Measured ANOVA) lm_model <- lm(HbA1c ~ factor(time), data = tidy_d3M) res <- anova(lm_model) res #Repeated Measured ANOVAで、有意差があった場合 #bonferroni法の対応のあるt検定 attach(tidy_d3M) pairwise.t.test(Ep,factor(time), paired=T, p.adj="bonferroni") detach()
参考文献
https://datacoach.me/series/statistics/r-multicomparison/
多重比較法】検定をむやみに繰り返してはいけない
2019年12月27日2020年5月6日
https://www.stats-guild.com/analytics/15332
反復測定分散分析 (Repeated Measures ANOVA)
公開日:2020/02/19 最終更新日:2020/06/17
https://sites.google.com/view/ecology-koyahashimoto/home/rde-sheng-wu-shi-yan-jie-xi/repeated-measures-anova
Repeated measures ANOVA
橋本洸哉のページ
https://data-science.gr.jp/implementation/ist_r_multiple_comparison_correction.html
Rによるボンフェローニ補正
https://foxglovetree.wiki.fc2.com/wiki/Programming.R.anova
分散分析(ANOVA)をする
https://www.takuro-fujita.com/?p=747
Rで一元配置分散分析(対応あり)
投稿日時: 2012-08-13
http://babybear.site/anova.html
分散分析(analysis of variance: ANOVA)
ANOVAとは
https://mikuhatsune.hatenadiary.com/entry/20160530/1464615103
時系列データにt 検定を行う
20160530
見出し