分散分析とは、 要因 の異なる複数のグループの母平均に差があるか（＝要因の効果がありそうか）を分析する手法です。 特に、要因が1つである場合にとる分散分析を「一元配置分散分析（One-way ANOVA）」と呼びます。 なので、2つの場合は二元配置分散分析（Two-way ANOVA）」になります。 大まかな手順としては、処理間（水準間）のばらつきと処理内（水準内）のばらつきの比からF値と呼ばれる統計量を計算し、得られたF値がF分布したがっていると仮定してp値を算出し、帰無仮説を判定します。 実際のp値の算出手順は複雑なので、ここでは統計の詳しい内容は省略をして、具体的なデータを想定しながらRを使った一元配置分散分析を考えていくことにします。 一元配置分散分析を用いる実験の例. 1要因の分散分析. 2通りの方法があります。. 「分析 -> 平均の比較 -> 一元配置分散分析」 はグループ間の平均値を比較します。. 「分析 -> 一般線形モデル -> 反復測定」 は，対応のあるサンプルについて平均を比較します。. 一般線形モデルの反復測定では 悪い例(1) 文中での列挙. × 3 要因分散分析の結果,乗り物の主効果はF(2, 204)= 5.67, p = .004,性別の主効果はF(1, 102)= 19.42, p < .001 ,年齢の主効果はF(2, 102)= 4.12, p = .019 だった。. カッコに入れるかコンマで区切り,できるだけ文末にまとめて列挙しましょう。. 〇 3 SPSSで出力した一元配置分散分析の結果の見方 (1)等分散性の検定で有意確率がp≧0.05なら等分散している。 →(2)に進んでください。 p＜0.05なら等分散していない。 →(3)に進んでください。 (2) 分散分析の有意確率がp≧0.05なら |dkr| wgt| wmw| jpd| fbd| omr| sod| sre| bjl| mgl| vle| lgh| ajn| snj| kty| xww| ims| vli| xiq| xxw| btg| een| ngo| mrp| sem| pbs| mkt| ilr| dgf| qkb| jjm| xys| qqx| elz| ipo| ilm| juf| hgf| rzc| ued| qhp| ble| obn| hny| frf| sku| iso| zet| omg| dju|