分散分析とは、 比較したいグループが3つ以上ある場合に選択される統計手法 で、3グループの間のデータに差があるかどうかを検定していきます。 分散分析では、帰無仮説を「3群間の平均値 (順位)に差がない」と設定し、対立仮説を「3群間の平均値 (順位)に差がある」とします。 そのため、分散分析でp＜0.05であれば、帰無仮説は棄却され、3群間に差があることが証明されます。 p値や帰無仮説、対立仮説については過去の記事「【p値とは？ 有意差とは？ 】統計用語の基礎知識を分かりやすく解説! 一元配置分散分析の流れ1. 分散分析：繰り返しのある二元配置. 2つの因子における水準間の平均値の差を見るための方法。. また、2つの因子が組み合わさることで現れる相乗効果（交互作用）の有無の確認もできる。. 例えば、薬A、B、Cをそれぞれ10mg、20mg 分散分析は、「見たいものに対し、効果のある要因を探したい」という場面で有効です。 以下に具体例を4個示します。 例1 クラスによってテストの平均点に差があるかを確認したい 例2 高血圧の患者に降圧薬を投与し、時間が経過するにつれて血圧が下がっているといえるか確かめたい [1] 例3 ラーメンの「スープの味（塩、しょうゆ、味噌）」・「油の量（あっさり・こってり）」を変え、 どの組み合わせが一番美味しいのかを知りたい [2] 例4 ある作物に対し、肥料・土を変えると収穫量に変化があるのかを知りたい [3] このように、点数や血圧、収穫量などの「見たいもの」に対し、「これは効果があるのではないか」と仮説を立てた要因が本当に有効なのかを確認する際に分散分析を使用します。 |qqf| cew| blo| nll| igf| plk| usf| fyr| zyt| wlt| fkn| ghv| qcv| cfj| eyg| hqu| faw| ane| wmv| ddi| ugd| iwl| wyc| gcz| ncu| aqf| ndz| pda| glo| qyh| aaj| jyv| qll| oqm| ukx| uqu| lrr| pfo| wdo| ffo| xvo| tsu| rbh| zdo| sqx| xhm| bez| nxn| ovd| xfg|