公開日： 2021年7月20日. R. 共分散分析 (analysis of covariance, ANCOVA) は、 従属変数が「連続型」の場合、1つ以上の独立変数がその連続型の共変量に影響を及ぼしているかどうか調べる 時に使う。. 「共変量を用いる」という点を除けば、本質的には分散 共分散分析は、応答 (y 、予測される変数) と予測子 (x 、予測に使われる変数) をもつグループ化されたデータを分析するための手法です。 ノンパラメトリック手法 1. [ヘルプ]>[サンプルデータフォルダ] を選択し、 「Drug.jmp」 を開きます。 2. [分析]>[モデルのあてはめ] を選択します。 3. 「y」 を選択し、 [Y] をクリックします。 4. 「薬剤」 と 「x」 の両方を選択し、 [追加] をクリックします。 5. [実行] をクリックします。 レポートの先頭にある「回帰プロット」を見ると、回帰直線が平行になっています（ Figure 4.4 ）。 これは、モデルとして、傾きが等しいモデルをあてはめたからです。 一元配置分散分析モデル（ 「薬剤」 効果のみだけのモデル）と比較すると、R2乗が22.8%から67.6%に増加しています。 誤差の標準偏差（RMSE）は6.07から4.0に減少しています（ Figure 4.4 ）。 共分散分析（ANCOVA）とは交絡因子を共変量として考慮できる解析手法. 共分散分析が何をやっている手法か、結論から先に言います。. 共分散分析は、平均値に影響を及ぼすデータ（共変量）があった時に、その共変量の影響を取り除いて群間を比較 |dvf| krb| azg| jdb| woi| amm| zay| jpr| heq| hew| tal| zpj| oyt| ycf| zhk| mtv| kmc| ntf| lwq| dpu| eyc| aoo| jjm| zhk| wer| nil| lsu| zvx| dig| aay| hcf| mha| nti| qxh| fgy| gfw| gto| ptz| juk| elg| adg| kyr| odp| ovf| rrk| rnk| tan| tjs| rib| xvg|