Загрузите выборочные данные.

load fisheriris

Вектор-столбец species состоит из ирисовых цветов трех различных разновидностей: setosa, versicolor, и virginica. Двойной матричный meas состоит из четырех типов измерений на цветах: длина и ширина чашелистиков и лепестков в сантиметрах, соответственно.

Храните данные в табличном массиве.

t = table(species,meas(:,1),meas(:,2),meas(:,3),meas(:,4),...
'VariableNames',{'species','meas1','meas2','meas3','meas4'});
Meas = dataset([1 2 3 4]','VarNames',{'Measurements'});

Соответствуйте повторной модели мер, где измерения являются ответами, и разновидность является переменной прогноза.

rm = fitrm(t,'meas1-meas4~species','WithinDesign',Meas);

Выполните тест Мочли, чтобы оценить предположение шарообразности.

mauchly(rm)

ans=1×4 table
       W       ChiStat    DF      pValue  
    _______    _______    __    __________

    0.55814    84.976     5     7.6149e-17

Маленькое $$p$$- значение (в поле pValue) указывает, что шарообразность, следовательно составное предположение симметрии, не содержит. Необходимо использовать исправления эпсилона, чтобы вычислить $$p$$- значения для повторные меры anova. Можно вычислить исправления эпсилона с помощью метода epsilon и выполнить повторные меры anova с исправленным $$p$$- значения с помощью метода ranova.