반복되는 측정 설계 분석

You can use 일반 선형 모형 적합 to analyze a repeated measures design in Minitab. To use 일반 선형 모형 적합, choose 통계분석 > 분산 분석 > 일반 선형 모형 > 일반 선형 모형 적합.

반응 값이 한 열에 있고 대상 ID가 다른 열에 있으며 각 요인이 모두 별도의 열에 있도록 Minitab 워크시트에 데이터를 정렬해야 합니다.

다음 예들은 일부 반복 측정 설계 분석을 보여줍니다. J. Neter, M.H. Kutner, C.J. Nachtsheim, and W. Wasserman (1996). Applied Linear Statistical Models, 4th edition. WCB/McGraw-Hill에서 이 예에 대한 데이터 및 추가 정보를 찾을 수 있습니다.

모든 처리에 반복 측정을 사용한 1-요인 실험의 예

이 실험 설계에서는 각 대상에 각 처리를 순차적으로 적용합니다. Minitab 워크시트에 측정값의 열, 해당 측정값에 해당하는 대상을 나타내는 열, 해당 대상에 적용된 처리를 나타내는 열 등 세 개의 열을 만듭니다. 각 행은 한 번의 측정을 나타냅니다.

For more information, see page 1166, model 29.1 in Neter, Kutner, Nachtsheim, and Wasserman (1996).

C1 C2 C3
대상 투여량 측정값
A 낮음 1.33
A 중간 0.27
B 중간 0.49
B 낮음 0.99
C 중간 0.41
C 낮음 1.12
  1. 통계분석 > 분산 분석 > 일반 선형 모형 > 일반 선형 모형 적합을 선택합니다.
  2. In 반응, enter Measurement.
  3. In 요인, enter Subject Dosage.
  4. 랜덤/내포을 클릭합니다.
  5. Under 요인 유형, choose 랜덤 in the field beside Subject.
  6. 각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.

두 요인 모두에 반복 측정을 사용한 2-요인 실험의 예

이 설계된 실험에서는 두 요인 A와 B의 모든 수준 조합을 받은 후 각 대상을 측정합니다. 예를 들어, 대상이 세 개이고 요인 A와 B의 수준이 각각 2개라고 가정합니다. 자세한 내용은 Neter, Kutner, Nachtsheim, and Wasserman (1996)의 1177페이지, 모형 29.10을 참조하십시오. 설계된 실험은 다음과 같이 계속됩니다.
1 2 3 4
대상 1 A1B2 A2B2 A1B1 A2B1
대상 2 A2B1 A1B2 A2B2 A1B1
대상 3 A1B1 A2B1 A1B2 A2B2
  1. Minitab 워크시트에 측정값의 열, 해당 측정값에 해당하는 대상을 나타내는 열, 요인 A에 대한 열, 요인 B에 대한 열 등 네 개의 열을 만듭니다.
    C1 C2 C3 C4
    대상 온도 측정값
    A 높음 이전 10.4
    A 높음 신규 9.5
    A 낮음 신규 7.6
    A 낮음 이전 6.9
    B 높음 신규 9.1
    B 높음 이전 7.9
    B 낮음 신규 10.0
    B 낮음 이전 8.1
  2. 통계분석 > 분산 분석 > 일반 선형 모형 > 일반 선형 모형 적합을 선택합니다.
  3. In 반응, enter Measurement.
  4. In 요인, enter Subject Temperature Fabric.
  5. 랜덤/내포을 클릭합니다.
  6. Under 요인 유형, choose 랜덤 in the field beside Subject.
  7. 확인을 클릭합니다.
  8. 모형을 클릭합니다.
  9. 이 대화 상자를 사용하여 모형에 교호작용을 추가할 수 있습니다. 예를 들어 온도와 천 사이의 교호작용을 추가할 수 있습니다.
    1. In the field under 요인 및 공변량, select both Temperature and Fabric.
    2. Verify that 2 is selected beside 교호작용의 최대 차수.
    3. Click 추가 beside the field that has 2 selected.
    4. 각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.

하나의 요인에 반복 측정을 사용한 2-요인 실험의 예

In this designed experiment each subject is measured after receiving, successively, all levels of Factor B in combination with only one level of Factor A. For more information, see page 1186, model 29.16 in Neter, Kutner, Nachtsheim, and Wasserman (1996). This designed experiment continues as follows:
요인 A 요인 B 처리 순서 1 처리 순서 2
A1

1

...

n

A1B1

...

A1B2

A1B2

...

A1B1

A2

n+1

...

2n

A2B2

...

A2B1

A2B1

...

A2B2

  1. Minitab 워크시트에 측정값의 열, 해당 측정값에 해당하는 대상을 나타내는 열, 요인 A에 대한 열, 요인 B에 대한 열 등 네 개의 열을 만듭니다.
    C1 C2 C3 C4
    대상 온도 측정값
    A 높음 이전 1.1
    A 높음 신규 2.2
    B 높음 신규 1.9
    B 높음 이전 1.2
    C 낮음 이전 0.8
    C 낮음 신규 1.1
    D 낮음 이전 0.9
    D 낮음 신규 1.3
  2. 통계분석 > 분산 분석 > 일반 선형 모형 > 일반 선형 모형 적합을 선택합니다.
  3. In 반응, enter Measurement.
  4. In 요인, enter Subject Temperature Fabric.
  5. 랜덤/내포을 클릭합니다.
  6. Under 지정된 요인에 내포됨, enter Temperature beside Subject.
  7. Under 요인 유형, choose 랜덤 in the field beside Subject.
    참고

    If any factors besides Subject are random, choose 랜덤 for them too.

  8. 확인을 클릭합니다.
  9. 모형을 클릭합니다.
  10. Use the dialog box to add interactions to the model. For example, to add the interaction between Temperature and Fabric:
    1. In the field under 요인 및 공변량, select both Temperature and Fabric.
    2. Verify that 2 is selected beside 교호작용의 최대 차수.
    3. Click 추가 beside the field that has 2 selected.
    4. 각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.
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