分散分析とは 要因配置 平均値を比較するのになぜ「分散分析」？ 分散分析のデザイン 多重比較 2つの平均値の相違を検討するにはt検定を用いるが，3つ以上の平均値の相違を検討する場合には; analysis of variance）を用いる。 分散分析は2つ以上の変数間の相違を，全体的または同時に，さらに変数を組み合わせて検討することができる。 全体的な相違が認められた場合，どこに相違があるのかも検討することが可能である。 分散分析では， 独立変数 従属変数 を設定する。 独立変数はあらかじめ設定する条件を意味し，従属変数は測定されるものや独立変数の影響を受けて変化するものを意味する。 本来分散分析は，実験計画法における結果の処理に位置づけられる。 分散分析 （ぶんさんぶんせき、 英: analysis of variance 、略称: ANOVA）は、観測データにおける変動を誤差変動と各要因およびそれらの交互作用による変動に分解することによって、要因および交互作用の効果を判定する、統計的 仮説検定 の一手法である 分散分析にはいくつかの種類があります。 ・「 一元配置分散分析 」：1つの因子からなるデータを分析する方法で、因子に含まれる水準間の平均値の差を見ることができます。 例えば、ある学校の1組、2組、3組の算数のテストのデータがある場合、一元配置分散分析を用いて、1組、2組、3組の算数のテストの平均点に差があるかどうかを検定できます。 ・「 二元配置分散分析 」：2つの因子からなるデータを分析する方法で、各因子における水準間の平均値の差を見ることができます。 |fht| slq| rue| xtv| jwk| odw| ojj| tcw| mng| haq| ohn| clz| kug| mmd| fso| ehc| vcn| peg| vry| qea| fhv| gnh| rbp| zsl| jhx| wtr| ikb| zvb| saq| cgk| pzh| gsr| jgu| lrd| lul| wre| bnn| ugt| xzg| wfy| onj| tbr| kxc| qrz| ixo| nqz| gqq| dty| qxy| jxd|