乱塊法

全体の平均を $\mu$，処理 $j$ の平均を $\mu_{\cdot j}$，個体 $i$ の平均を $\mu_{i\cdot }$，誤差を $\epsilon_{ij}$ とすると次式のように表せる。 \[ X_{ij} = \mu + (\mu_{\cdot j}-\mu) + (\mu_{i\cdot}-\mu) + \epsilon_{ij} \] または， \[ (X_{ij}-\mu) = (\mu_{\cdot j}-\mu) + (\mu_{i\cdot}-\mu) + \epsilon_{ij} \] $\mu$，$\mu_{\cdot j}$ ，$\mu_{i\cdot }$ に標本値 $\bar{X}_{\cdot \cdot }$ ，$\bar{X}_{\cdot j}$ ，$\bar{X}_{i\cdot }$ をあてると，次式になる。 \[ (X_{ij}-

[hsato2011]

実験計画

[monnalisasmile]

両側検定、対応のあるデータにおける平均値の差の検定