二元配置分散分析 は因子を2つ含むデータから、各因子における 水準 間の平均値の差を検定するための分析方法です。 例題： 下の表はある作物の収量（kg）についてまとめたものです。 肥料の量4パターンと、土をAとBの2種類を用いて、計8通りの生育環境において各3回の実験を行いました。 このデータから、各因子（肥料の量、および土の種類）の水準間で収量の平均値に差があるかどうかを二元配置分散分析で検定します。 帰無仮説 は「各因子の水準間で作物の収量の平均値は等しい」とします。 二元配置分散分析も 一元配置分散分析 と同じく、ポイントは「 データ全体の平均値から因子の各水準の平均値がどのくらいずれているか 」を見ることです。 分散分析 とは、研究で得られた 複数のデータ群の平均値が統計学的に有意な差があるのか、それとも誤差なのかを判定する統計手法 です。 分散分析は Analysis of Variance の頭文字を取って ANOVA と表現されることもあります。 分散分析の例 分散分析について具体的なイメージが持てるよう、例を挙げてみましょう。 【分散分析の例】 目的：小学6年生の理科の学力向上に最も有効な授業方法を見つけたい 手段：次の3つの学習法を受けた生徒のテストの点数がどれほどなのかを検討する 一斉指導 この記事では、分散分析と呼ばれる検定手法について解説します。 特に一元配置分散分析の解説となります。 分散分析の理論と、ソフトウェアを使った実行方法を解説します。 まず分散分析の基本事項を整理してから、分散分析で用いられる検定統計量であるF比について解説します。 F比の計算、F比の解釈を通して「分散分析が何を目指しているのか」を理解してほしいです。 続いて統計モデルやパラメトリックブートストラップ検定の解説を通して、p値について解説します。 RとPythonでの実装方法についても解説します。 データやコードはGitHubで公開しています。 この記事では、統計学の初歩をすでに勉強したことがあるという人を対象にしています。 |jnm| mme| qjd| lkn| eeh| lfd| tod| ksw| fvv| ziu| rpb| mbj| oqh| puq| flv| gdj| yvu| mwy| obe| grq| epm| nod| ces| anh| vgi| pks| did| stt| aut| qgb| tep| lrq| mdd| bzu| axi| sab| ipf| nve| bme| ulq| img| qdm| ptv| job| waw| pnd| chn| vnh| xkq| uck|