Spécification de tests personnalisés pour les termes dans une MANOVA

Dans la sous-boîte de dialogue Résultats, vous pouvez spécifier les termes du modèle dans Personnaliser les tests multivariés pour les termes suivants et désigner le terme d'erreur dans Erreur. Minitab effectue quatre tests multivariés pour ces termes. Cette option est très utile lorsque vous disposez de facteurs aléatoires. Les termes du modèle qui sont aléatoires ou qui sont des interactions avec des termes aléatoires peuvent nécessiter un terme d'erreur différent de celui fourni par une MANOVA générale. Vous pouvez déterminer le terme d'erreur adapté en créant un modèle linéaire général avec une variable de réponse. Ensuite, vous pouvez utiliser l'espérance mathématique du carré moyen pour déterminer quel terme d'erreur a été utilisé pour chaque terme du modèle.

Si vous spécifiez un terme d'erreur, ce doit être un terme simple présent dans le modèle. Ce terme d'erreur est utilisé pour tous les tests que vous effectuez. Si vous avez des termes d'erreur différents pour certains termes du modèle, entrez chaque terme séparément et utilisez la boîte de dialogue de la commande MANOVA générale pour chacun. Si vous n'indiquez pas de terme d'erreur, Minitab utilise le carré moyen de l'erreur.

Avec une MANOVA générale, deux matrices SSCP sont associées à chaque terme du modèle : la matrice SSCP séquentielle et la matrice SSCP ajustée. Ces matrices sont analogues à la somme des carrés séquentielle et à la somme des carrés ajustée dans le modèle linéaire généralisé univarié. De fait, les sommes des carrés univariées figurent le long de la diagonale de la matrice SSCP correspondante. Si vous n'indiquez pas de terme d'erreur dans la zone Erreur lorsque vous saisissez des termes dans Personnaliser les tests multivariés pour les termes suivants, la matrice ajustée SSCP est utilisée pour H et la matrice SSCP associée au CME est utilisée pour E. Si vous indiquez un terme d'erreur, les matrices séquentielles SSCP associées à H et à E sont utilisées. Le fait d'utiliser les matrices séquentielles SSCP vous garantit que H et E sont statistiquement indépendants.

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