반복 측정 데이터를 분석하는 방법으로 MANOVA(다변량 분산 분석)를 사용할 수 있습니다. 반복 측정 이란 동일한 피험자를 대상으로 여러 번 측정한 데이터를 의미하며, 이러한 측정은 종종 일정 기간에 걸쳐 이루어집니다. MANOVA 플랫폼은 반복 측정값 간의 피험자 효과와 피험자 내 효과를 검정합니다.
이 예시에서는 서로 다른 치료 그룹에 배정된 16마리의 개를 대상으로 합니다. 혈중 히스타민 농도는 네 시점에서 측정되었습니다. 데이터는 MANOVA 분석에 필요한 넓은 형식(로그 변환된 히스타민 농도 값이 별도의 열에 표시됨)으로 정렬되어 있습니다.
반복 측정 분석: 다변량 분산 분석(MANOVA)
- JMP® 데이터 테이블이 열려 있는 상태에서 분석 > 모델 적합을 선택합니다. 특성 드롭다운 메뉴에서 MANOVA를 선택합니다.
- 응답을 추가하려면 [열 선택] 에서 연속형 응답 변수(연속형 변수는 파란색 삼각형으로 표시됨)를 선택하고 [Y] 를 클릭합니다.
- 모델 효과 추가: 변수를 선택하고 [ 모델 효과 구성 ] 아래의 [추가] 를 클릭합니다. 상호작용 항을 지정하려면 여러 열을 선택한 다음 [교차]를 클릭합니다. [실행]을 클릭합니다.
- 나타나는 창에서 '응답 선택' 드롭다운 메뉴에서 '반복 측정'을 선택합니다.
- 기본 설정을 그대로 사용한 다음 확인 을 클릭하세요.
기본적으로 JMP는 매개변수 추정치 , 최소제곱평균 , 피험자 간 및 피험자 내 결과 등을 표시합니다. 빨간색 삼각형 아래에 추가 옵션이 있습니다.
- 주제에 대한 결과에는 전체 모델과 각 효과 모두에 대한 시간 경과에 따른 차이에 대한 다변량 유의성 검정이 포함됩니다.
- 피험자 간 결과에는 전체 모델과 각 효과 모두에 대해 피험자 간 반복 측정 차이에 대한 다변량 유의성 검정이 포함됩니다 .
Dogs.jmp (Help > Sample Data Folder)Dogs.jmp (도움말 > 샘플 데이터 폴더)
혼합 모델 플랫폼을 사용하여 반복 측정 데이터를 분석하는 방법을 알아보려면 반복 측정 분석(혼합 모델) 가이드를 참조하십시오.
자세한 내용을 알아보려면 JMP 도움말 의 선형 모델 적합 > 다변량 반응 모델을 참조하십시오.
