anovaの1因子解析で、各サンプルの個数が異なるときの評価の仕方がこちら↓
ANOVA＋多重比較解析
例１の方法を参照すればよい。これは便利だと思う。
そのほかの検定方法についてはこちら
Matlabによる初歩の検定
2010年10月6日水曜日
ANOVA 分散因子解析
3群比較などの検定を行う時に使うのがＡＮＯＶＡ解析。
p = anova1(X)
p = anova1(X,group)
p = anova1(X,group,displayopt)
[p,table] = anova1(...)
[p,table,stats] = anova1(...)
行列Xは（サンプルＸ群）で入力する。
p値が十分小さければ、群間の平均は等しくなく、有意差があることになる。
その後、post hocテストで正式に有意差を示すことができる（ここを参照）。
multcompare
という関数にstatsを入力すればＯＫらしい。
（例）
[p t st]=anova1(X,{'50Hz','200Hz','800Hz'},'off');
[c,m,h,nms]=multcompare(st,'display','on');
[nms num2cell(m)]
p = anova1(X)
p = anova1(X,group)
p = anova1(X,group,displayopt)
[p,table] = anova1(...)
[p,table,stats] = anova1(...)
行列Xは（サンプルＸ群）で入力する。
p値が十分小さければ、群間の平均は等しくなく、有意差があることになる。
その後、post hocテストで正式に有意差を示すことができる（ここを参照）。
multcompare
という関数にstatsを入力すればＯＫらしい。
（例）
[p t st]=anova1(X,{'50Hz','200Hz','800Hz'},'off');
[c,m,h,nms]=multcompare(st,'display','on');
[nms num2cell(m)]
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