coeftest

类:RepeatedMeasuresModel

重复测量模型系数的线性假设检验

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语法

台= coeftest (rm, A, C, D)

描述

例子

资源描述= coeftest (rm,一个,C,D)返回一个表资源描述重复测量模型包含多变量方差分析(manova)rm。

输入参数

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`rm`- - - - - -重复度量模型
`RepeatedMeasuresModel`对象

重复测量模型，返回为RepeatedMeasuresModel对象。

有关此对象的属性和方法，请参见RepeatedMeasuresModel。

`一个`- - - - - -表示主体间模型的规范
一个——- - - - - -p矩阵

表示主体之间模型的规范，指定为一个——- - - - - -p数字矩阵，有秩一个≤p。

数据类型:单|双

`C`- - - - - -表征被试内假说的规范
r——- - - - - -c矩阵

表示主体内(在时间内)假设的说明，指定为r——- - - - - -c数字矩阵，有秩c≤r≤n- - - - - -p。

数据类型:单|双

`D`- - - - - -假设值
0(默认)|标量值|一个——- - - - - -c矩阵

假设的值，指定为标量值或一个——- - - - - -c矩阵。

数据类型:单|双

输出参数

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`资源描述`-多变量方差分析结果
表格

重复测量模型的多变量方差分析结果rm，作为包含以下列的表返回。

`统计`	使用的检验统计量类型
`价值`	对应的检验统计量的值
`F`	F统计值
`RSquare`	方差解释的度量
`df1`	分子自由度F统计
`df2`	分母的自由度F统计
`pValue`	p-value与测试统计值关联的值

例子

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第一次和最后一次重复测量的测试系数

打开生活的脚本

加载样例数据。

负载repeatedmeas

表之间的包括受试者之间的变量，年龄，智商，群体，性别和八项重复测量日元通过日元作为响应。表在包括主题内部变量w1和w2。这是模拟数据。

拟合重复测量模型，其中重复测量日元通过日元是反应，年龄、智商、群体、性别和群体-性别互动是预测变量。还要指定主题内的设计矩阵。

rm = fitrm(之间,“y1-y8 ~群体*性别+年龄+智商”,“WithinDesign”内);

检验第一个重复测量变量和最后一个重复测量变量在被试之间模型中各项的系数相同。

Coeftest (rm,eye(8)，[1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1]')

ans =表4×7统计值F RSquare df1 df2 pValue _________ _______ ______ _______ ______ _______ Pillai 0.3355 1.3884 0.3355 8 22 0.25567 Wilks 0.6645 1.3884 0.3355 8 22 0.25567 Hotelling 0.50488 1.3884 0.3355 8 22 0.25567 Roy 0.50488 1.3884 0.3355 8 22 0.25567

的 $p$ -value为0.25567，表明没有足够的统计证据可以得出第一次重复测量变量和最后一次重复测量变量在被试之间模型中各项系数不同的结论。