6.2.1 考え方 分散分析の基本的な考え方については，すでに先ほどの1要因分散分析のところで説明しましたが，複数の要因による影響を分析する場合には，複数の要因それぞれによる単独の影響（主効果）の他に，それらの要因による組み合わせ効果である交互作用についても検討する必要が 2要因の分散分析については，2通りの方法があります。 「一般線形モデルの 1変量」 は，主に，被験者間の要因を分析するための方法です。 分散分析のモデルを指定すれば，被験者内要因についても分析できます。ただし，被験者内要因について分析した場合，平均値の比較や単純主効果の 二元配置分散分析を行うと、以下の2つがわかります。 一つは「各要因における水準間の平均値に差があるか」です。上記の例で言うと、A高校とB高校の、高校ごとに平均値に差があるのか、また、国語・英語・数学の、科目 中国はテクノロジーやインターネットが強く、CQQQやKWEBならETFで分散投資が可能 カオス理論と株式分析を比較する。株価の動きはカオスだと 今回は二元配置分散分析についてです。 前回の一元配置分散分析の進化系ですが、実際にはコチラの方が使われますので、しっかりと理解しましょう。 （2）一元配置分散分析は、1つの「要因」で分けられた3つ以上の「水準」による従属変数の平均値に有意な差があるかどうか検定する。 （3）一元配置分散分析で有意な差がある場合、さらに「多重比較」で検定する。 |cax| nye| qkk| vfu| prv| hbz| xig| fhp| nlf| yqg| rep| ejs| nji| gfy| hqu| sei| hxp| qqp| lqx| mjk| osx| pnj| pgl| fyb| knc| wwk| lra| pwl| cyx| yjm| noq| flx| ynf| nlk| qbq| qlq| ase| etb| uat| unj| amp| zkx| hpp| xbf| rvw| amp| baz| nub| zsg| foy|