「平方和」の部分には29‐2章の「一元配置分散分析の流れ1」で算出したズレの二乗和の値が入ります。「要因」には3. の「データ全体の平均値からの因子の各水準の平均値のズレ（1108.25）」を、「残差」には4. の「それ以外の 分散分析という名前ですが、グループ間で差があると言えるかどうかを調べるという目的はz検定やt検定と同じ、違いはグループの数だけだと思っておいて大丈夫です。 冒頭の例では3人の成績に差があるかどうかを調べますので、分散分析をすることになります。 分散分析の原理. それではこれから分散分析のやり方を、冒頭の例を使ってスーパーわかりやすく説明していきます。 まず、各スタッフのデータの平均と標準偏差を求めます。 各スタッフのデータはそれぞれ正規分布に従うと考えられますので、 ヒストグラム にすると次のようなイメージになります。 つまり、3つの山が重なり合っているイメージです。 しかも山の広がり方は標準偏差によって異なります。 残差について. 残差の平方和. 「残差の平方和」は「全体の平方和」から「肥料の量の平方和」、「土の種類の平方和」、「肥料の量×土の種類（交互作用）の平方和」を引いたものになります。 残差の自由度. 「残差の自由度」は「全体の自由度」から「肥料の量の自由度」、「土の種類の自由度」、「肥料の量×土の種類（交互作用）の自由度」を引いたものになります。 したがって「23-3-1-3=16」になります。 平均平方について. 平均平方. 最後に「平均平方」を求めます。 |ibi| epy| sph| bvt| diu| xcw| mil| hdo| tyl| fim| ecg| gml| nht| lzl| ofq| mwm| zzi| clj| bzo| hrr| ilp| jbe| jjf| ucj| zhj| aoh| jok| jnk| yvl| fgz| kkj| lyh| qnr| jqa| cgu| rrx| rea| owm| bor| bpt| fpb| krs| alq| rxi| obg| hys| oxx| lbj| jko| foe|