multcompareGÿdF4y2Ba

类:GÿdF4y2BaRepeatedMeasuresModelGÿdF4y2Ba

估计边际均值的多重比较GÿdF4y2Ba

扩大所有页面GÿdF4y2Ba

句法GÿdF4y2Ba

台= multcompare (rm, var)GÿdF4y2Ba
TBL = multcompare（RM，VAR，名称，值）GÿdF4y2Ba

描述GÿdF4y2Ba

例GÿdF4y2Ba

TBLGÿdF4y2Ba= multcompare（GÿdF4y2BaR MGÿdF4y2Ba，GÿdF4y2BavarGÿdF4y2Ba）GÿdF4y2Ba返回基于变量的估计边际平均值的多重比较GÿdF4y2BavarGÿdF4y2Ba在重复测量模型GÿdF4y2BaR MGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

例GÿdF4y2Ba

TBLGÿdF4y2Ba= multcompare（GÿdF4y2BaR MGÿdF4y2Ba，GÿdF4y2BavarGÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba名称,值GÿdF4y2Ba）GÿdF4y2Ba返回由一个或多个指定的使用附加选项估计边际均值的多重比较GÿdF4y2Ba名称,值GÿdF4y2Ba对参数。GÿdF4y2Ba

例如，可以指定比较类型或根据哪个变量进行分组。GÿdF4y2Ba

输入参数GÿdF4y2Ba

全部展开GÿdF4y2Ba

重复测量模型，返回为aGÿdF4y2BaRepeatedMeasuresModelGÿdF4y2Ba目的。GÿdF4y2Ba

对于属性和此对象的方法，请参阅GÿdF4y2BaRepeatedMeasuresModelGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

要计算其边缘平均值的变量，指定为字符向量或字符串标量，表示主题之间或主题内因子的名称GÿdF4y2BaR MGÿdF4y2Ba。如果GÿdF4y2BavarGÿdF4y2Ba是主体间因子，它必须是分类。GÿdF4y2Ba

数据类型:GÿdF4y2Ba字符GÿdF4y2Ba|GÿdF4y2Ba串GÿdF4y2Ba

名称-值对的观点GÿdF4y2Ba

指定可选的用逗号分隔的对GÿdF4y2Ba名称,值GÿdF4y2Ba参数。GÿdF4y2Ba名称GÿdF4y2Ba是参数的名称和GÿdF4y2Ba值GÿdF4y2Ba是对应的值。GÿdF4y2Ba名称GÿdF4y2Ba必须出现在引号内。可以按任意顺序指定多个名称和值对参数GÿdF4y2Ba名1，值1，...，NameN，值NGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

总体边际均值的置信区间的显著性水平，指定为逗号分隔对所组成的GÿdF4y2Ba'α'GÿdF4y2Ba和在0到1的置信度范围内的标量值是100 *（1-GÿdF4y2BaαGÿdF4y2Ba）％。GÿdF4y2Ba

例子:GÿdF4y2Ba'阿尔法'，0.01GÿdF4y2Ba

数据类型:GÿdF4y2Ba双GÿdF4y2Ba|GÿdF4y2Ba单GÿdF4y2Ba

因子通过做比较，指定为逗号分隔的一对组成的GÿdF4y2Ba“通过”GÿdF4y2Ba以及字符向量或字符串标量。水平之间的比较GÿdF4y2BavarGÿdF4y2Ba对指定的因子的每个值分别发生。GÿdF4y2Ba

如果受试者之间的因素不止一个，GÿdF4y2Ba一个GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba乙GÿdF4y2Ba和GÿdF4y2BaCGÿdF4y2Ba，如果你想要做的比较GÿdF4y2Ba一个GÿdF4y2Ba分别水平的每一级GÿdF4y2BaCGÿdF4y2Ba,然后指定GÿdF4y2Ba一个GÿdF4y2Ba作为GÿdF4y2BavarGÿdF4y2Ba论证并指定GÿdF4y2BaCGÿdF4y2Ba使用GÿdF4y2Ba“通过”GÿdF4y2Ba参数如下。GÿdF4y2Ba

例子:GÿdF4y2Ba'通过'，CGÿdF4y2Ba

数据类型:GÿdF4y2Ba字符GÿdF4y2Ba|GÿdF4y2Ba串GÿdF4y2Ba

临界值使用，指定为逗号分隔的一对组成的输入GÿdF4y2Ba'ComparisonType'GÿdF4y2Ba与下列情况之一。GÿdF4y2Ba

比较类型GÿdF4y2Ba 定义GÿdF4y2Ba
“tukey-kramer”GÿdF4y2Ba 默认。也叫杜克的诚实显着性差异的过程。它是基于学生分布范围。根据未经证实的Tukey-克莱默猜想，它也是准确的，其中被比较的，如结合不平衡协变量值协方差分析是相关的，量的问题。GÿdF4y2Ba
“邓恩sidak”GÿdF4y2Ba

的临界值GÿdF4y2BaŤGÿdF4y2Ba分配，对于提出通过Dunn和由Sidák证明准确多重比较的调整后。临界值GÿdF4y2Ba

|GÿdF4y2Ba ŤGÿdF4y2Ba |GÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba |GÿdF4y2Ba ÿGÿdF4y2Ba ¯GÿdF4y2Ba 一世GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba ÿGÿdF4y2Ba ¯GÿdF4y2Ba ĴGÿdF4y2Ba |GÿdF4y2Ba 中号GÿdF4y2Ba 小号GÿdF4y2Ba ËGÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba 1GÿdF4y2Ba NGÿdF4y2Ba 一世GÿdF4y2Ba +GÿdF4y2Ba 1GÿdF4y2Ba NGÿdF4y2Ba ĴGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba >GÿdF4y2Ba ŤGÿdF4y2Ba 1GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba ηGÿdF4y2Ba /GÿdF4y2Ba 2GÿdF4y2Ba ，GÿdF4y2Ba vGÿdF4y2Ba ，GÿdF4y2Ba

哪里GÿdF4y2Ba

ηGÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba 1GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba 1GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba αGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba 1GÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba ķGÿdF4y2Ba 2GÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba

和GÿdF4y2BaNGGÿdF4y2Ba是基团（边际装置）的数目。这个过程是相似，但比，是Bonferroni过程不那么保守。GÿdF4y2Ba
“邦费罗尼”GÿdF4y2Ba

的临界值GÿdF4y2BaŤGÿdF4y2Ba分布，经过Bonferroni校正，以补偿多重比较。临界值GÿdF4y2Ba

ŤGÿdF4y2Ba αGÿdF4y2Ba /GÿdF4y2Ba 2GÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba NGÿdF4y2Ba GGÿdF4y2Ba 2GÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba ，GÿdF4y2Ba vGÿdF4y2Ba ，GÿdF4y2Ba

哪里GÿdF4y2BaNGGÿdF4y2Ba是基团（边际单元）的数量，并且GÿdF4y2BavGÿdF4y2Ba是误差自由度。这种手术是保守的，但通常不如Scheffe手术。GÿdF4y2Ba
“隔日”GÿdF4y2Ba

从隔日的使用临界值GÿdF4y2Ba小号GÿdF4y2Ba程序，派生自GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba分布。临界值GÿdF4y2Ba

（GÿdF4y2Ba NGÿdF4y2Ba GGÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba 1GÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba FGÿdF4y2Ba αGÿdF4y2Ba ，GÿdF4y2Ba NGÿdF4y2Ba GGÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba 1GÿdF4y2Ba ，GÿdF4y2Ba vGÿdF4y2Ba ，GÿdF4y2Ba

哪里GÿdF4y2BaNGGÿdF4y2Ba是基团（边际单元）的数量，并且GÿdF4y2BavGÿdF4y2Ba是误差自由度。此过程提供了装置的所有线性组合的比较同时置信水平，并且它是为保守的对简单的差异的比较。GÿdF4y2Ba
“迷幻药”GÿdF4y2Ba

最小显著性差异。此选项使用纯格式GÿdF4y2BaŤGÿdF4y2Ba测试。临界值GÿdF4y2Ba

ŤGÿdF4y2Ba αGÿdF4y2Ba /GÿdF4y2Ba 2GÿdF4y2Ba ，GÿdF4y2Ba vGÿdF4y2Ba ，GÿdF4y2Ba

哪里GÿdF4y2BavGÿdF4y2Ba是误差自由度。它没有提供针对多重比较问题的保护。GÿdF4y2Ba

例子:GÿdF4y2Ba'ComparisonType'， '邓恩sidak'GÿdF4y2Ba

输出参数GÿdF4y2Ba

全部展开GÿdF4y2Ba

的估计边际均值多重比较的结果，返回为表。GÿdF4y2BaTBLGÿdF4y2Ba具有以下列。GÿdF4y2Ba

列名GÿdF4y2Ba 描述GÿdF4y2Ba
区别GÿdF4y2Ba 对应的两个边际平均值之间的估计差GÿdF4y2Ba
STDERRGÿdF4y2Ba 对应的两个边缘装置之间的估计差值的标准误GÿdF4y2Ba
pValueGÿdF4y2Ba pGÿdF4y2Ba-VALUE对于一个测试对应的两个边缘装置之间的差为0GÿdF4y2Ba
降低GÿdF4y2Ba 真差同时95%置信区间的下限GÿdF4y2Ba
上GÿdF4y2Ba 真差同时95%置信区间的上限GÿdF4y2Ba

例子GÿdF4y2Ba

全部展开GÿdF4y2Ba

开立真实脚本GÿdF4y2Ba

加载样本数据。GÿdF4y2Ba

加载GÿdF4y2BafisheririsGÿdF4y2Ba

列向量GÿdF4y2Ba物种GÿdF4y2Ba由三个不同品种的花菖蒲：setosa，花斑癣和弗吉尼亚。双矩阵GÿdF4y2BaMEASGÿdF4y2Ba由四种类型的花朵上测量的：分别在厘米萼片和花瓣的长度和宽度。GÿdF4y2Ba

在表阵列存储数据。GÿdF4y2Ba

T =表（物种，MEAS（：，1），MEAS（：，2），MEAS（：，3），MEAS（：，4），GÿdF4y2Ba...GÿdF4y2Ba'VariableNames'GÿdF4y2Ba{GÿdF4y2Ba'种类'GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba'MEAS1'GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba'MEAS2'GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba'meas3'GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba'meas4'GÿdF4y2Ba}）;MEAS =数据集（[1 2 3 4]”，GÿdF4y2Ba'VarNames'GÿdF4y2Ba{GÿdF4y2Ba“测量”GÿdF4y2Ba}）;GÿdF4y2Ba

拟合重复测量模型，其中测量值为响应，物种为预测变量。GÿdF4y2Ba

RM = fitrm（T，GÿdF4y2Ba“物种meas1-meas4 ~”GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba“WithinDesign”GÿdF4y2Ba、量);GÿdF4y2Ba

执行物种的估计的边际装置的多重比较。GÿdF4y2Ba

TBL = multcompare（RM，GÿdF4y2Ba'种类'GÿdF4y2Ba）GÿdF4y2Ba
TBL =GÿdF4y2Ba6×7表GÿdF4y2Baspecies_1 species_2区别StdErr pValue低是_____________ __________ ________ __________上* * *说{‘setosa}{“癣”}-1.0375 0.060539 9.5606 -1.1794 - -0.89562平台以及{‘setosa} {‘virginica} -1.7495 0.060539 9.5606 -1.8914 - -1.6076平台以及{“癣”}{‘setosa} 1.0375 0.060539 9.5606 0.89562 - 1.1794平台以及{“癣”}{‘virginica} -0.712 0.060539 9.5606 -0.85388 - -0.57012平台以及{‘virginica} {‘setosa}平台以及1.6076 - 1.8914 1.7495 - 0.060539 9.5606{'virginica'} {'versicolor'} 0.712 0.060539 9.5606e-10 0.57012 0.85388GÿdF4y2Ba

小GÿdF4y2Ba pGÿdF4y2Ba 值(GÿdF4y2BapValueGÿdF4y2Ba场）表明，对于三个物种估计的边际均值彼此显著不同。GÿdF4y2Ba

开立真实脚本GÿdF4y2Ba

加载样本数据。GÿdF4y2Ba

加载GÿdF4y2BarepeatedmeasGÿdF4y2Ba

桌子GÿdF4y2Ba之间的GÿdF4y2Ba包括主体之间的变量年龄，智商，组，性别和八个重复测量GÿdF4y2BaY1GÿdF4y2Ba通过GÿdF4y2BaY8GÿdF4y2Ba作为回应。桌子GÿdF4y2Ba在GÿdF4y2Ba包括主题内变量GÿdF4y2BaW1GÿdF4y2Ba和GÿdF4y2BaW2GÿdF4y2Ba。这是模拟数据。GÿdF4y2Ba

拟合一个重复测量模型，其中重复测量GÿdF4y2BaY1GÿdF4y2Ba通过GÿdF4y2BaY8GÿdF4y2Ba是的反应，和年龄，智商，组，性别和组两性互动的预测变量。还指定了试内设计矩阵。GÿdF4y2Ba

R = fitrm（之间，GÿdF4y2Ba'Y1-Y8〜集团*性别+年龄+智商'GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba“WithinDesign”GÿdF4y2Ba，内）;GÿdF4y2Ba

基于该变量的估计的边际装置的多重比较GÿdF4y2Ba组GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

T = multcompare (R,GÿdF4y2Ba'组'GÿdF4y2Ba）GÿdF4y2Ba
T =GÿdF4y2Ba6×7表GÿdF4y2Ba组_1 Group_2 Difference StdErr pValue Lower Upper _______ _______ __________ ______ _________ _______ _______ A B 4.9875 5.6271 0.65436 -9.1482 19.123 A C 23.094 5.9261 0.0021493 8.2074 37.981 B A -4.9875 5.6271 0.65436 -19.123 9.1482 B C 18.107 5.8223 0.013588 3.4805 32.732 C A -23.094 5.9261 0.0021493 -37.981 -8.2074 C B -18.107 5.8223 0.013588 -32.732 -3.4805

小GÿdF4y2Ba pGÿdF4y2Ba - 值0.0021493指示存在基团A和C的的边际装置之间显著差GÿdF4y2Ba pGÿdF4y2Ba -值为0.65436，说明A组和B组的边际均值与0之间差异不显著。GÿdF4y2Ba

multcompareGÿdF4y2Ba默认使用杜克 - 克莱默检验统计量。更改比较类型的薛费程序。GÿdF4y2Ba

T = multcompare (R,GÿdF4y2Ba'组'GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba'ComparisonType'GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba“矫正”GÿdF4y2Ba）GÿdF4y2Ba
T =GÿdF4y2Ba6×7表GÿdF4y2Ba组_1 Group_2 Difference StdErr pValue Lower Upper _______ _______ __________ ______ _________ _______ _______ A B 4.9875 5.6271 0.67981 -9.7795 19.755 A C 23.094 5.9261 0.0031072 7.5426 38.646 B A -4.9875 5.6271 0.67981 -19.755 9.7795 B C 18.107 5.8223 0.018169 2.8273 33.386 C A -23.094 5.9261 0.0031072 -38.646 -7.5426 C B -18.107 5.8223 0.018169 -33.386 -2.8273

Scheffe测试产生更大的GÿdF4y2Ba pGÿdF4y2Ba -值，但相似的结论。GÿdF4y2Ba

执行基于可变的估计边际均值多重比较GÿdF4y2Ba组GÿdF4y2Ba每个性别都是分开的。GÿdF4y2Ba

T = multcompare (R,GÿdF4y2Ba'组'GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba“通过”GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba“性别”GÿdF4y2Ba）GÿdF4y2Ba
T =GÿdF4y2Ba12×8表GÿdF4y2Ba不同性别Group_1 Group_2 StdErr pValue低上层______和_____ ______月______ _____ __________女B 4.1883 8.0177 0.86128 -15.953 24.329女C 24.565 8.2083 0.017697 -4.1883 8.0177 0.86128 -24.329 15.953 3.9449 - 45.184女性B女性B C女性C 20.376 8.1101 0.049957 0.0033459 40.749 -24.565 8.2083 0.017697 -45.184 -3.9449女性C B男性B -20.376 8.1101 0.049957 -40.749 -0.0033459 5.7868 - 7.9498 0.74977 -14.183 25.757男性C 21.624 - 8.18290.038022 1.0676 42.179 Male B A -5.7868 7.9498 0.74977 -25.757 14.183 Male B C 15.837 8.0511 0.14414 -4.3881 36.062 Male C A -21.624 8.1829 0.038022 -42.179 -1.0676 Male C B -15.837 8.0511 0.14414 -36.062 4.3881

结果表明，对于组A和B的边缘装置之间的差不显著从0为任一性别（对应GÿdF4y2Ba pGÿdF4y2Ba - 值是0.86128女性和0.74977男性）。对于组A和C的边缘装置之间的差别是两种性别显著（对应GÿdF4y2Ba pGÿdF4y2Ba - 值是0.017697为女性和0.038022男性）。而对于组B和C的边缘装置之间的差别是不同显著从0为女性（GÿdF4y2Ba pGÿdF4y2Ba -值为0.049957)，男性与0差异不显著(GÿdF4y2Ba pGÿdF4y2Ba 值是0.14414)。GÿdF4y2Ba

参考GÿdF4y2Ba

[1] G. A.米利肯，和Johnson，D.E。GÿdF4y2Ba分析凌乱数据。第一卷：设计实验GÿdF4y2Ba。纽约，NY：查普曼和霍尔，1992年。GÿdF4y2Ba

也可以看看GÿdF4y2Ba

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掌握机器学习：有步骤，分步指南与MATLABGÿdF4y2Ba

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