めもめも ...〆(。_。) ややっこっしい交互作用の誤差項の話
2023/12 11≪ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 ≫01 単純主効果の検定の誤差項について教えてという依頼があったのでちょみっと勉強してみるの巻。 はいおさらい。 Q.単純主効果とはなんぞや？ A.２要因以上の分散分析で、交互作用が出たときに、とある要因の水準ごとに、他の要因の効果を調べる効果。 （道具的な定義ね。原理的な話は管轄外なのでしません。てゆかできません） ちなみに命名は、「他の要因」のほうになる。 （つまり、要因Aと要因Bの２要因分散分析だったら、Aの水準ごとにBの効果を調べるのが「Bの単純主効果」。 逆にBの水準ごとにAの効果を調べるのが「Aの単純主効果」。 あーややこい。とりあえず効果調べたいほうって思っとけばいい） Q.どういうとき
[R][メモ] 卒論で使った分析 / LiosK-free Blog
2009-01-31 カテゴリ: その他のプログラミング タグ: R Tips 統計 卒論のためにRを使って行った分析をメモ。 やったことは、 3要因分散分析 (被験者間計画) 検出された交互作用を検定するために単純主効果検定 単純主効果の強さを測定するために効果量を計算 (イータ2乗) 統計のこともRのこともあまりよくわかっていないけど、少なくとも手元のデータではSPSSと同じ数値が出た。 分散分析 コントラスト配列の作成方法を指定するのがポイント？ > # Type III Anova > library(car) # load Anova() > options(contrasts = c("contr.sum", "contr.sum")) > model <- lm(response ~ factor.A * factor.B * factor.C, data = results
myowelt: Obtaining the same ANOVA results in R as in SPSS - the difficulties with Type II and Type III sums of squares
Obtaining the same ANOVA results in R as in SPSS - the difficulties with Type II and Type III sums of squares I calculated the ANOVA results for my recent experiment with R. In brief, I assumed that women perform poorer in a simulation game (microwolrd) if under stereotype threat than men. My students who assisted in the experiments used SPSS for their calculations. I realized that they obtained d
私のための統計処理 ー多重比較検定
[基本解説→ポストホックテストとしての多重比較検定] →[検定-1要因多群-2要因多群] →[ANOVA] 独立した群が３群以上あるとき、どの群とどの群の平均値に有意差があるかを検定！ 基本的に、多重検定は、2群比較のためのt検定の拡張版である。 比較の数が増加する（＝2群ずつの検定を繰り返す）ことによる第一種の過誤の増大を調整するために、危険率の補正方法が異なる種々の検定がある。↓ （棄却域：Fisher PLSD < Tukey < Bonferroni < Scheffe） ◎多重比較の2通りの立場 ・事前比較 (A priori comparisons)： 結果を分析する前に，理論的な背景などにより，比較する平均値についての仮説がある場は、 ANOVA抜きで、多重比較を行う。 ・事後比較 (Post hoc comparisons)： 比較する平均値についての明確な仮説がない場合
実験計画と分散分析
実験計画と分散分析――総論 三中信宏（農業環境技術研究所） minaka@affrc.go.jp ●ばらつきを調教する－実験を計画する基本的意義 さまざまな要因によって観察データはばらつく．データが示すこの変動の様相を分析することにより，実験処理の変動因としての効果を判定することができる．ある実験処理の効果を調べる目的で実験区を配置することを実験計画と呼ぶ．ある方式で配置された実験区から得られたデータの変動は分散分析によって統計的に分析される．本項目では実験計画とそれに続く分散分析の基本について述べる． 今世紀初頭に生物統計学者ロナルド・フィッシャー（Ronald A. Fisher）が数理統計学の基礎理論をつくろうとしていた当時，圃場試験データはもっぱら変量間の相関分析のためだけに利用されていた．フィッシャーは単に相関係数の計算だけではデータの解析方法としては不十分であると考え，反復測定
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[fpr 1384] About ANOVA(SS)%2F12)
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