分散分析
■分散分析･･･３つ以上の母集団の平均の差の検定 ○ ２つの母集団の平均値に有意差があるかどうかはＦ検定→ｔ検定で調べることができるが，３つ以上の集団について２つずつ取り出してテストしていたのでは組合わせが多く大変である． ○ ３つ以上の母集団について平均値に有意差があるかどうかを調べる方法として，分散分析がある． ○ 結果に影響を及ぼす様々な要因のうちで，他の要因は変えずに１つの要因の違いだけに着目して，その平均値に有意差があるかどうか調べるものを「一元配置法」（１因子の分散分析）という．･･･表１参照 ○ ２つの要因の組合わせを考えるものを「二元配置法」（２因子の分散分析）といい，二元配置法には「繰り返しのない二元配置」と「繰り返しのある二元配置」（･･･表２参照）がある．
等分散の検定
2つのグループの分散が等しいことを帰無仮説として検定を行ないます．2つのグループの標本数は異なっていても構いません． ExcelによるF検定 例えば，このようなデータを分析してみましょう．これは男女100人の身長，体重のデータ（仮想）です．以下の様にExcelの表の上にデータが並んでいたとします．※データはこの後にもならんでいます． 男女の身長の分散が異なっているかどうかを検定してみましょう．帰無仮説，つまり直接検定する仮説は「男女の身長の分散に差がない（ゼロ）」です． H0：男女の身長の分散に差がない H1：男女の身長の分散には差がある ただし，このままでは分析に適さないので，例えば以下のように並べ替えをしたデータに対して分析を行ないます． でもっていよいよ分析を行ないます． 【手順】 メニューバーの「ツール(O)」 「分析ツール(D)」 「F検定」（2標本を使った分散の検定） の順で以
平均値の検定
1.仮説検定とは(再掲) 仮説検定とは，母集団のある性質について，分析対象である標本を用いて判断，検証するために用いられる手段 仮説検定は以下の手順で行われる(山田・杉澤・村井[2008]を一部修正） 母集団に関する帰無仮説(きむかせつ)と対立仮説を設定する 検定統計量を選ぶ（検定を選ぶ） 有意水準の値を決める（棄却域を決める） データから検定統計量を実際に計算する 検定統計量が棄却域に入るかチェックする→帰無仮説，対立仮説どちらになるか判断する 検定では，帰無仮説は「同じである（＝差がない）」といった形を採ることが多い． 検定統計量が棄却域に入ると，帰無仮説が間違っていると判断→「帰無仮説を棄却する」 帰無仮説が棄却されるならば，その逆の対立仮説が採択される（すなわち，実験者の予想が的中した）ことになる 帰無仮説が棄却できない場合，帰無仮説が正しい，となる 検定における判断基準 検定統計
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