Repeated Measures ANOVA(分散分析)をExploratoryで行う

この記事では、ExploratoryでRepeated Measures ANOVAを行ってみます。

こちらのUCLAのページの、depression(うつ傾向)のデモデータをExploratoryに取り込みました。

idが個人ID、group列がその人が属するグループのID、pulseがうつ傾向の測定値、timeが測定回(同じ人の何回目の測定値か)となっています。

この状況で、以下についてRepeated Measures ANOVAで検定してみます。

• どちらのグループに属するかは、うつ傾向に影響を持つのか。
• 何回目の測定なのかは、うつ傾向に影響を持つのか。
• グループと測定回の特定の組み合わせは、うつ傾向に影響を持つのか。

カスタムRコマンドのステップを追加して、ANOVAのモデルを、データフレームの列として作成します。プラス(+)アイコンをクリックして現れるメニューから、カスタムRコマンドを選びます。

カスタムRコマンドダイアログが現れます。以下のRコマンドを入力します。

do(model = aov(pulse ~ group * time + Error(id), data = .))

実行ボタンをクリックすると、以下のように、model列を持ったデータフレームのステップが生成されます。

テスト結果を抽出するには、以下のコマンドを実行するカスタムステップを追加します。

model_info(model, output="variables")

model_infoは、BroomというRパッケージの関数(この場合はtidyという関数)をデータフレームの列に格納されたモデルに対して呼び出すためのExploratoryの関数です。Broomパッケージは、統計・機械学習モデルを、tidyな形のデータフレームとして取り扱うための便利な関数のセットを提供しています。今回使用するtidy関数は、モデルの情報を抜き出してデータフレームにするものです。

このステップが実行されると、テスト結果のサマリ情報を持ったステップが生成されます。

グループID(termがgroupの行)のP値(p.value列)は非常に小さく、どちらのグループに属するかは、うつ度に有意に影響を持っていると言えます。 測定回(termがtimeの行)のP値は0.397と大きく、測定回はうつ度に有意に影響を持っているとは言えないことが見てとれます。 グループと測定回の組み合わせ(termがgroup:timeの行)についても、P値は0.397と大きく、うつ度に有意な影響があるとは言えないことがわかります。