分散分析
分散分析の必要性 ２つのグループ（水準）の平均の違いを調べる方法がｔ検定といわれる方法でした．ところで，グループ数が３つ（例えばA，B，C）になったらどうしたらよいでしょう． AとB，BとC，そしてCとAのペアでそれぞれｔ検定を行ない，どこかで帰無仮説が棄却されたならば，３つのグループの平均は等しくない，と結論づけることができます． ですが，このやり方には欠点があります． グループ数が増加するとペアの数が増加する グループの数をAとすると，ペアの数はA*(A-1)/2となります．疲れます． 有意水準の解釈が難しくなる ここでは省略します．統計の本を参照して下さい． と，いうわけで(1)に限ってみてもｔ検定の繰り返しは面倒です．そこで，グループ（水準）が３つ以上の場合に，変数の各水準の母平均に違いがあるかどうかを「分散」の大きさの違いで検定を行なうものを分散分析(Analysis of Va
一元配置分散分析
$F_0 = 4.6146$ となる。 検定統計量 $F_0$ は，第 $1$ 自由度が $df_{b}( = k - 1 )$，第 $2$ 自由度が $df_{w}( = n - k)$の $F$ 分布に従う。 例題の場合，自由度は $df_{b}= 2$，$df_{w} = 9$ である。 第 $1$ 自由度が $df_{b}$，第 $2$ 自由度が $df_{w}$ の $F$ 分布において，有意確率を $P = \Pr\{F \geqq F_0\}$ とする。 $F$ 分布表（$\alpha = 0.05$，$\alpha = 0.025$，$\alpha = 0.01$，$\alpha = 0.005$），または $F$ 分布の上側確率の計算を参照すること。 例題では，自由度が $(2, 9)$ の $F$ 分布において，$\Pr\{F \geqq 4.26\}= 0.05$ で
Fst example
N (number of individuals genotyped. The sum of each of the rows in the table above): Population 1: 500 Population 2: 100 Population 3: 1,000 Remember that the number of alleles is TWICE the number of genotypes. Step 1. Calculate the gene (allele) frequencies: Each homozygote will have two alleles, each heterozygote will have one allele. Note that the denominator will be twice Ni (twice as
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