反復測定データの分析には、MANOVA（多変量分散分析）を使用します。反復測定とは、同じ被験者に対して、多くの場合一定期間にわたって複数回測定されたデータのことを指します。MANOVAプラットフォームは、反復測定全体における被験者間効果と被験者内効果の検定を提供します。
この例では、異なる治療群に割り当てられた16匹の犬を対象としています。血中ヒスタミン濃度は4つの時点で測定されています。データはMANOVA分析に必要な横長形式（ヒスタミンの対数測定値は別々の列に表示）で配置されています。
反復測定分析：MANOVA
- 開いているJMP®データテーブルから、 「分析」>「モデルの当てはめ」を選択します。 「手法」ドロップダウンメニューから「Manova」を選択します。
- 応答を追加します。 [列の選択]から連続応答変数 (連続変数には青い三角形があります) を選択し、 [Y]をクリックします。
- モデル効果を追加するには、変数を選択し、 「モデル効果の構築」の下の「追加」をクリックします。交互作用項を指定するには、複数の列を選択し、 「クロス」をクリックします。「実行」をクリックします。
- 表示されるウィンドウで、 [応答の選択]ドロップダウン メニューから[反復測定]を選択します。
- デフォルトを受け入れて、 「OK」をクリックします。
デフォルトでは、JMPはパラメータ推定値、最小二乗平均、被験者間、被験者内などの結果を表示します。追加のオプションは赤い三角の下にあります。
- 被験者内の結果には、モデル全体と各効果の両方について、時間の経過に伴う差異を検定する多変量有意性検定が含まれます。
- 被験者間の結果には、モデル全体と各効果の両方について、被験者間での反復測定の差を検定する多変量有意性検定が含まれます。
Dogs.jmp (Help > Sample Data Folder)Dogs.jmp (ヘルプ > サンプルデータフォルダ)
混合モデル プラットフォームを使用して反復測定データを分析する方法については、「反復測定分析 (混合モデル)ガイド」を参照してください。
詳細については、 JMP ヘルプの「線形モデルの適合」>「多変量応答モデル」を参照してください。
