例として、Cole and Grizzle（1966）による調査を取り上げてみましょう。調査結果は、サンプルデータのフォルダにある「Dogs.jmp」テーブルにまとめられています。16匹の犬を、それぞれ2水準の「薬剤」と「ヒスタミンの消耗」に従って4つのグループに分けてあります。従属変数はヒスタミンの血中濃度で、注入後0分、1分、3分、5分後に測定されました。このデータには平均が大きくなると分散も大きくなる傾向が見られるので、濃度の対数を使用します。
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Dogs.jmp」を開きます。
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［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
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「手法」として［MANOVA］を選択します。
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［実行］をクリックします。
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［応答の選択］メニューで［反復測定］を選択します。
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「Y名」に「時間」と入力します。「一変量検定も行う」チェックボックスにチェックマークをつけると、応答を重ねて1つの列を作成したときの一変量検定が計算されます。
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［OK］をクリックします。
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図9.9 「反復測定の指定」ウィンドウ
多変量検定とそれに対応する一変量検定は、［合計］と［対比］を使った多変量検定と、対応する一変量検定を示します。この表における「一変量検定」は、「Log(ヒスタミン 0)」、「Log(ヒスタミン 1)」、「Log(ヒスタミン 3)」、「Log(ヒスタミン 5)」列のデータを積み重ねて1つのY列を作成し、さらに、時間を示す名義尺度の列を追加したデータに対する分析を指します。
まず、個体間の分析が先に実行されます。この分析結果は、ポップアップメニューで［合計］を選択した場合と同じです（ただし、タイトルは異なります）。
次に、個体内の分析が実行されます。この分析は、効果名のタイトルに個体内効果（「時間」）が表示されていることを除き、ポップアップメニューで［対比］を選択した場合と同じです。個体間の［合計］で「切片」に相当する箇所が、個体内の［対比］では「時間」と表示されています。これは、切片に対する検定に相当するものが、時間（個体内効果）の平均差に対する検定になるからです。