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two-way ANOVA
２要因の分散分析（two-way ANOVA） 要因が２つある場合の分散分析 主効果（main effect） １つの要因の水準間の有意差 交互作用（interaction） データが、２つの要因から、独立にではなく、影響されること。 片方の要因のある水準と、他方の要因のある水準との組み合わせによって現れる効果 分析上の区別 被験者間要因：２つの要因のすべての水準で異なる被験者を用いる 被験者内要因：各被験者が２つの要因のすべての水準に参加する 混合：１つの要因は、被験者間で、もう一方の要因は被験者内 例題（被験者間計画） 日本、韓国、中国における国内旅行の移動距離を調べた（３水準）。 また、移動手段について、電車と自動車を区別して分析した（２水準）。 各国の旅行者１０人ずつから回答を得た。単位は、キロメートル。
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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
多重比較
多重比較 multiple comparison (Post-hoc test) 検定の多重性の理解は重要！ １）多重比較とは ３つ以上の群で、個々の群と群を検定する場合に、有意水準を上げずに（第一種過誤率を保ったまま）行う検定法。 ANOVA（分散分析）で、有意差があった場合にどの群とどの群に有意差があるか調べる場合に使用されることが多い。 ２）多重性とは ひとつの実験系で、統計的検定を繰り返すことをいう。 検定を繰り返すことにより、１回のみ検定を行った場合より第一種過誤率が大きくなってしまう。 すなわち、有意差がでる可能性が高くなってしまう。 ３）なぜ、多重比較が必要か 分散分析のところでも述べたが、多群の比較をおこなうのに例えば２標本ｔ検定を繰り返すと有意水準があまくなってしまうのである。 A,B,Cの３群について、A-B,A-C,B-Cの すべてについて２標本ｔ検定を行
分散分析のノート
ぶんさんぶんせき 分散分析 analysis of variance にまつわるノート。 入門者向けではなく，統計学にユーザとして接する院生向けです。 これまでに相談を受けた内容から集めました。多分に誤記の可能性があるので，発見次第ビシビシご指摘ください。 （ただ，厳密には誤りだと認識しつつ，説明の平易さのためにあえて大まかな記述をしている部分もあります。） since 2003-04-06 updated on 2011-05-02 このノートでは，同じ意味でも様々な語を使っていることがあるので，その対応を挙げておきます。 統計基礎用語集（英和編）を参考に。 factor → 要因，因子 design → デザイン，計画 component → 成分，構成要素，コンポーネント parameter → 母数，パラメタ analysis → 分析，解析 model → モデル，模型 cont
統計の質問：分散分析？カイ二乗？ - OKWAVE
基本をよくご理解ではないように思いますし、若干、混同していらっしゃるようです。 テストの回答が、3択方式と理解して説明します。 この場合、尺度の水準としては、名義尺度（質的データ）となりますので、適応できる検定は、度数（頻度）の違いを調べるためのχ2乗検定だけです。 χ2乗検定では、帰無仮説は「A～Cのすべての度数が等しい」と設定され、有意差が認められた場合には、「すべての度数が等しいとは言えない」となります。 SPSSのような、統計パッケージソフトを使うと、残差が算出されると思います。 残差は、期待値（A～Cのど数が等しいとした値）からの差を意味します。 これが一定以上であれば、その選択肢が、期待値に比べ、有意に多いまたは少ないという結論を導くことができます。 ちなみに、分散分析は、原則として3群以上の平均値の差を同時に検定するための方法です（2群の平均値の差に用いても、t検定と同様の結
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Stats: Two-Way ANOVA
Handbook of Biological Statistics has moved!
Model I vs. Model II anova
「分散分析とその応用」のまえがき
New View of Statistics: T Test & ANOVA-1
http://www.uwsp.edu/psych/stat/12/anova-1w.htm
Between Subjects One Way ANOVA example
私のための統計処理 ー基礎解説ーANOVA
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