分割プロット分散分析を行う場合、前後 2 回の測定だった場合、ノンパラメトリックの場合について
分割プロット分散分析とは？
複数回測定しているデータがあり、複数グループに分けられるとする。
そうすると、反復測定分散分析を用いてグループ比較を行いたくなる。
反復測定分散分析でグループ比較を行いたいという文脈であれば、群分けがある反復測定分散分析のことを言っている。
これを分割プロット分散分析と呼ぶ。
分散分析混合計画とも呼ばれる。
分割プロット分散分析を R で行う方法
lme4 パッケージの lmer() 関数を使う。
まず、lme4パッケージをインストールする。
lme4パッケージは変量効果を含む混合モデル、つまり反復測定分散分析が実現できるパッケージである。
lme4パッケージの結果の統計学的有意性検定をするためには、さらに lmerTest パッケージのインストールも必要。
install.packages(c("lme4","lmerTest"))
実際の計算方法はこちらを参照。
分割プロット分散分析ではない方法 前と後 2 回の測定の場合
前後2回の測定だけであれば、共分散分析を使う方法がある。
後の値をエンドポイント（従属変数）として、前の値を共変量とする。
グループの変数を説明変数とする。すると線形回帰モデル lm() 及び car パッケージのAnova() で解析できる。
3回以上の測定値がある場合は、上記の lme4 パッケージの lmer() を使う。
分割プロット分散分析をノンパラメトリック法で行う方法
反復測定分散分析も同様である。
ノンパラメトリックな方法はあるか？
分割プロット分散分析をノンパラメトリック法で行う方法はある。
R の nparLD パッケージを使う。
こちらを参照。
アウトカムが順序尺度のときにもノンパラメトリック法で行えばよい。
まとめ
分割プロット分散分析を R で行う方法を説明した。
前後 2 回の測定の場合は、共分散分析を使う方法がある。
R の nparLD パッケージを使ったノンパラメトリック法も存在する。
