草薙の研究ログスマートフォン用の表示で見る草薙の研究ログ英語の先生をやってます。統計なぜか一部の人はMANOVAを嫌うのだけど,MANOVAしたほうがいい場合っていっぱいあると思う。ある統計の相談案件で効果量はどう報告したらいいのっていう話になった。「そういやあまり聞かない」...というのは国内の外国語教育研究で概説が見当たらないっていうだけの話なんだけど,こういうのがMANOVAの普及を妨げているのかなと思ったり。査読者も単純に知らない場合がありそうだよね。前提がいいのかっていうと考えるのがメンドイのだけど,フィッシャーのあやめで考えよう。フィッシャーのあやめは,3種類のあやめのデータが50ずつあって,4変数の連続データ(ガク片と花弁の長さと幅)。ガク片と花弁がなにかとかよくわからないくらい自然からは離れた。MANOVAで考えるのならば,4変数を従属変数として,あやめの種類が独立変数ね。RでMANOVAしよう。#データの構造を観るhead(iris)#MANOVAのモデルを作るmodel<-manova(as.matrix(iris[,1:4])~iris[,5])#モデルをみるmodelsummary(model)#検定量がsummaryでいろいろ選べる#Royの最大根summary(model,test="Roy")#WilksのΛ(ラムダ)summary(model,test="Wilks")#Pillaiのトレース(デフォルトがこれ)summary(model)さて,多分もっとも使われているのは,多変量η自乗。これはWilksのΛから計算できるらしい。#modelからΛを得るlambda<-summary(model,test="Wilks")$stats[1,2]#式としては1-Λ^(1/s)#sを求める。sは水準数-1か,応答変数の数のうち少ないほうだそう。#ここでは2etasq<-1-lambda^(1/2)#はい出た!etasqまたは,(今自分の中で熱い)マハラノビス距離を各種類間の組み合わせで考えてもいい。これはまた今度にしよう。mode...観測変数と潜在変数の関係性についての話。(2)はてなブログをはじめよう!kusanagikさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。