○　２つの母集団の平均値に有意差があるかどうかはｔ検定で調べることができるが，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には分散分析を使う． ○　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． (1) ３つのグループから成るデータは一般に全体平均のまわりにバラついている．そのバラつきは，右図１にように各グループの平均値が違うことによるもの（グループ間の変動，列の効果）と，各グループの平均値からも各々のデータごとにずれているもの（グループ内の変動）に分けて考えることができる． すなわち，分散分析においては，全体の変動（各々の値と全体の平均との差の２乗の総和）をグループ内の変動（各々の値とそのグループの平均との差の２乗の和）とグループ間の変動に分けて，

この教材では，対応がないときのｔ検定について，上記の学説の優劣を判断していません．読者に判断してもらうための材料を提供しているレベルですのでよろしく．（２群の要素数が僅差であるような場合を除けば，多くの場合にWelch検定の方が自由度がかなり小さくなるので，レポートを見れば，どちらのｔ検定を用いたのかは分かると言われています．） 【平均の差の検定：要約】 ◎　前提：以下において母集団は正規分布に従うとする． 幾つかのグループの「平均の差」が偶然的な誤差の範囲にあるものかどうかを判断したいとき，データの個数が少ないときは偶然的な誤差の範囲も大きくなるが，データの個数が多くなると平均の差が大きな値となることはめったにない． 同一の母集団からの標本と見なしたときに２つのグループの平均の差が両側5%の確率の範囲に入るようなことはめったになく，このような場合は平均に有意差があるとして異なる母集団から