% MULTCOMPARE  平均値あるいは他の推定量に関する多重比較検定の実行
%
%   MULTCOMPAREは、(傾き、切片、平均のような) 推定が有意な差をもつよう
%   定義された 1 要因分散分析 (ANOVA) または ANOCOVA の結果を用いた多重
%   比較検定を行います。
%
%   COMPARISON = MULTCOMPARE(STATS) は、以下の関数のどれかから出力として
%   得られる構造体 STATS の情報を使用して多重比較検定を実行します。
%   anova1、anova2、anovan、aoctool、kruskalwallis、friedman
%   出力値 COMPARISON は、比較に対して 1 つの行と 5 つの列をもつ行列です。
%   1-2 列目は、比較されている 2 つのサンプルのインデックスです。3-5 列目は、
%   推定の下界とこれらの差に対する上界です。
%
%   COMPARISON = MULTCOMPARE(STATS, 'PARAM1',val1, 'PARAM2',val2,...) は、
%   以下の名前/値の組み合わせのいくつかを指定します。
%   
%     'alpha'       100*(1-ALPHA)% の区間の信頼レベルを指定します。
%                   (デフォルト 0.05)
%     'displayopt'  前後の区間を比較する推定のグラフを表示するには 'on'
%                   (デフォルト) で、グラフを省略するには 'off' のいずれかを
%                   指定します。
%     'ctype'       限界値を使用するためのタイプ。選択できるのは、
%                   'tukey-kramer' (デフォルト)、'dunn-sidak'、'bonferroni'、
%                   'scheffe' です。これらの限界値の最小を使用するために、
%                   これらの選択から2つか、それ以上をスペースで分離して
%                   入力してください。
%     'dimension'   次元、または母集団周辺平均が計算される全体の次元を
%                   指定するベクトルです。STATS が anovan から生成される
%                   ときのみ使用されます。デフォルトは、カテゴリの (連続
%                   ではない) 要因に関する 1 番目の次元全体を計算します。
%                   たとえば [1 3] の場合、最初と 3 番目の予測子の
%                   各結合に対する母集団周辺平均を計算します。
%     'estimate'    比較のための推定です。選択可能な値は、統計量の構造体の
%                   ソースに依存します。:
%         anova1:   無視されます。グループ平均を比較します。
%         anova2:   'column' (デフォルト) または 'row' 平均
%         anovan:   無視されます。母集団周辺平均を比較します。
%         aoctool:  'slope'、'intercept'、'pmm' (separate-slopes モデルに
%                   対してデフォルトは 'slope'、それ以外は 'intercept' です)
%         kruskalwallis:  無視されます。列の順位の平均を比較します。
%         friedman:  無視されます。列の順位の平均を比較します。
%
%   [COMPARISON,MEANS,H,GNAMES] = MULTCOMPARE(...) は、さらに出力を
%   返します。MEANS は、推定とそれらの標準誤差と等価な列をもつ行列です。
%   H は、グラフを含む Figure のハンドルです。GNAMES は、グループ名を
%   含む各グループに対して 1 つの行をもつセル配列です。
%
%   グラフ内に示される反復は、もしそれらの反復が重なる場合、有意差では
%   なく、それらの反復が交わらない場合、計算された 2 つの推定値は、有意差
%   のある非常に近い近似として計算されます (これは、すべての平均が同じ
%   標本サイズに基づく場合、anova1 からの平均の多重比較検定に対して正確
%   です)。どの平均が有意差であるかをみるために、任意の推定値をクリック
%   することができます。
%
%   2つの付加的な CTYPE の選択が可能です。'hsd' オプションは、"honestly 
%   significant differences" を表し、'tukey-kramer' オプションと同じです。
%   'lsd' オプションは、"最小有意差 (least significant difference)" を表し、
%   t-検定で使用します。これは、F 検定のように、事前に全体的な検定がされて
%   いない限り、多重比較問題に対して保護されません。
%
%   MULTCOMPARE は、乱数、またはネスト効果を含むモデルに対する anovan 
%   の出力を使った多重比較をサポートしません。変量効果モデルの計算は、
%   すべての効果が修正するように扱われるという警告を出します。ネスト
%   されたモデルは受け入れません。
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%   例:  1 要因 anova を実行し、グループ平均をそれらの名前と共に表示します。
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%      load carsmall
%      [p,t,st] = anova1(MPG,Origin,'off');
%      [c,m,h,nms] = multcompare(st,'display','off');
%      [nms num2cell(m)]   
%
%   参考 ANOVA1, ANOVA2, ANOVAN, AOCTOOL, FRIEDMAN, KRUSKALWALLIS.


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