MANOVA と多重応答 ANOVAこんにちは、
[モデルの適合] ダイアログでは、複数の応答変数 (Y) を適合させて、複数の予測子の効果をテストできます。「標準最小二乗適合」を使用して応答を適合させることも、MANOVA を使用してこれを行うこともできることに気付きました。2 つのアプローチの結果はまったく異なります。
私の質問は、2つのモデルの解釈の違いは何ですか?
ご回答をよろしくお願いいたします。
基本的なデータ分析とモデリングRe: MANOVA と多重応答 ANOVAこんにちはグチェリニ 、
データセットと取得した結果がなければ、サポートするのは難しいかもしれません。
非常に理論的な意味では、MANOVA は平均差の統計的有意性をテストする際に応答間の共分散を使用するため、2 つのアプローチは異なります。多重応答の標準最小二乗法/標準 ANOVA は、各応答の平均差を個別に/独立してテストします。
詳細はこちら: https://en.wikipedia.org/wiki/多変量分析_of_variance
どちらの方法を選択するかは、主に目的とデータ収集プロセスによって決まります。MANOVA分析には、データ収集プロセス（繰り返し測定など）に応じていくつかの特性があることがわかります。MANOVA 特性の追加例
これが、方法の主な違いを理解するのに役立つことを願っています。
Re: MANOVA と多重応答 ANOVAご回答と提供いただいたリソースに感謝します。私の質問は、この要約表 (添付) をどのように解釈するかということに尽きると思います。これは、すべての Y 変数を一緒に適合させることにした場合にのみ表示されます。
これは、私の回答間の一般的な差異の大部分を説明する要因に関する情報を提供してくれますか?
Re: MANOVA と多重応答 ANOVAこんにちはグチェリニ
このレポートは、同じモデルを複数の回答に当てはめる場合に使用できます: 最小二乗法レポートの当てはめ
ここで表示される効果の p 値は、応答の 1 つに対して検出された最小の p 値です。
JMP のデータセット「Exercise」の例:
したがって、複数の応答の効果の概要レポートに表示される p 値は、考慮される応答のいずれかに対して各効果で見つかった最も低い p 値を表示するという意味で「保守的」です (「積極的なモデル改良」や、1 つの応答に適合させるのに役立つが他の応答には役立たない用語の「偶発的な」削除を防ぐ/回避するため)。
ただし、各応答は因子/項に独立して個別に適合されるため、MANOVA で実行できる応答間の共分散は使用されません。このレポートで項の p 値が高いことがわかった場合は、応答を独立して適合させるとこの値を下回らないため、このレポートを使用してモデルを削減できます。
私の答えが明確であることを願いますか?
