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反復測定計画の分析

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一般線形モデルの適合を使用して、反復測定計画を分析できます。一般線形モデルの適合を使用するには、統計 > 分散分析 > 一般線形モデル > 一般線形モデルの適合を選択します。

すべてのケースで、応答値と対象IDが別々の列にあり、また各因子が個別の列を持つように、Minitabワークシートでデータを配置する必要があります。

次の例では、いくつかの異なる反復測定計画の分析を示しています。J. Neter、M.H. Kutner、C.J. Nachtsheim、W. Wasserman（1996年）『Applied Linear Statistical Models』第4版、WCB/McGraw-Hillにこれらの例のデータと詳細を見つけることができます。

このトピックの内容

すべての処理で反復測定を行う単一因子の実験の例

この計画実験で、各対象は各処理を連続で受け取ります。Minitabワークシートで3つの列を作成します。測定対象を示す列、その測定に対応する対象を識別する列、その対象に適用される処理を識別する列です。

詳細は、Neter、Kutner、Nachtsheim、Wasserman（1996年）の1166ページに掲載されているモデル29.1を参照してください。

C1 C2 C3
対象 投与量 測定値
A 低 1.33
A 中 0.27
B 中 0.49
B 低 0.99
C 中 0.41
C 低 1.12
  1. 統計 > 分散分析 > 一般線形モデル > 一般線形モデルの適合を選択します。
  2. 応答に「測定」と入力します。
  3. 因子[に「対象 投与量」と入力します。
  4. ランダム/入れ子をクリックします。
  5. 因子タイプで、[対象]の横にあるフィールドからランダムを選択します。
  6. 各ダイアログボックスでOKをクリックします。

両方の因子で反復測定を行う2因子の実験の例

この計画実験では、各対象は2つの因子AとBの水準のすべての組み合わせを連続で受け取った後で測定されます。たとえば、3つの対象があり、因子AとBにはそれぞれ2つの水準があります。詳細は、Neter、Kutner、Nachtsheim、Wasserman（1996年）の1177ページに掲載されているモデル29.10を参照してください。この計画実験は次のように行われます。
  1 2 3 4
対象1 A1B2 A2B2 A1B1 A2B1
対象2 A2B1 A1B2 A2B2 A1B1
対象3 A1B1 A2B1 A1B2 A2B2
  1. Minitabワークシートで、測定用の列、この測定に対応する対象を識別する列、因子A用の列、因子B用の列の4つの列を作成します。
    C1 C2 C3 C4
    対象 温度 布地 測定値
    A 高 古 10.4
    A 高 新 9.5
    A 低 新 7.6
    A 低 古 6.9
    B 高 新 9.1
    B 高 古 7.9
    B 低 新 10.0
    B 低 古 8.1
  2. 統計 > 分散分析 > 一般線形モデル > 一般線形モデルの適合を選択します。
  3. 応答に「測定」と入力します。
  4. 因子に「対象 温度 布地」と入力します。
  5. ランダム/入れ子をクリックします。
  6. 因子タイプで、[対象]の横にあるフィールドからランダムを選択します。
  7. OKをクリックします。
  8. モデルをクリックします。
  9. このダイアログボックスを使用して、交互作用をモデルに追加します。たとえば、温度と布地の交互作用を追加するには、次の手順を実行します。
    1. 因子/共変量の下のフィールドで、[温度]と[布地]の両方を選択します。
    2. 交互作用の次数の横で2が選択されていることを確認します。
    3. [2]が選択されているフィールドの横で追加をクリックします。
    4. 各ダイアログボックスでOKをクリックします。

1つの因子で反復測定を行う2因子の実験の例

この計画実験では、各対象は因子Aの1つの水準のみと組み合わせた因子Bのすべての水準を連続で受け取った後で測定されます。詳細は、Neter、Kutner、Nachtsheim、Wasserman（1996年）の1186ページに掲載されているモデル29.16を参照してください。この計画実験は次のように行われます。
因子A 因子B 処理順序1 処理順序2
A1

1

...

n

A1B1

...

A1B2

A1B2

...

A1B1
A2

n+1

...

2n

A2B2

...

A2B1

A2B1

...

A2B2
  1. Minitabワークシートで、測定用の列、この測定に対応する対象を識別する列、因子A用の列、因子B用の列の4つの列を作成します。
    C1 C2 C3 C4
    対象 温度 布地 測定値
    A 高 古 1.1
    A 高 新 2.2
    B 高 新 1.9
    B 高 古 1.2
    C 低 古 0.8
    C 低 新 1.1
    D 低 古 0.9
    D 低 新 1.3
  2. 統計 > 分散分析 > 一般線形モデル > 一般線形モデルの適合を選択します。
  3. 応答に「測定」と入力します。
  4. 因子に「対象 温度 布地」と入力します。
  5. ランダム/入れ子をクリックします。
  6. 指定した因子で枝分かれで、[対象]の横に「温度」と入力します。
  7. 因子タイプで、[対象]の横にあるフィールドからランダムを選択します。
    注

    [対象]の横にランダムな因子がある場合は、それらについてもランダムを選択します。

  8. OKをクリックします。
  9. モデルをクリックします。
  10. このダイアログボックスを使用して、交互作用をモデルに追加します。たとえば、温度と布地の交互作用を追加するには、次の手順を実行します。
    1. 因子/共変量の下のフィールドで、[温度]と[布地]の両方を選択します。
    2. 交互作用の次数の横で2が選択されていることを確認します。
    3. [2]が選択されているフィールドの横で追加をクリックします。
    4. 各ダイアログボックスでOKをクリックします。
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