分散分析では測定誤差などによって生じる誤差（偶然誤差）のバラつき（＝残差の平均平方）と比較して、データ全体の平均値から因子の各水準の平均値のズレ（＝因子の平均平方）が十分に大きいかどうかを検定します。 この検定により有意な結果となった場合、「データ全体の平均値から因子の各水準の平均値のズレが偶然誤差よりも有意に大きい＝因子の水準間の平均値には差がある」と結論付けられます。 分散分析表 の統計量Fの値を、F分布を使って検定した結果が次の表です。 有意水準 は5%です。 いずれの因子の統計量Fも、有意水準5%ではF分布表から読み取ったF値と比較して大きくなっています。 統計学の「30-4. 二元配置分散分析の分散分析表4」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 二元配置分散分析の分散分析表2 この章では 交互作用 と 残差 、平均平方について説明します。 30-1までの分散分析表はこちらになります。 交互作用について 肥料の量×土の種類（交互作用） 「肥料の量×土の種類」は、「肥料の量」や「土の種類」だけでは説明できない効果のことで、2つの因子が組み合わさることで初めて現れる効果です。 一元配置分散分析では因子が1つしか無いため、交互作用について考える必要はありませんでした。 詳細については 30-4章 で説明します。 「肥料の量×土の種類の平方和」は「データ全体の平均値からの肥料の量×土の種類の平均値のズレ」を求め、「データ全体の平均値からの肥料の量の各水準の平均値のズレ」と「全体の平均値からの土の種類の各水準の平均値のズレ」を引いたものです。 |ucy| bqz| lwh| avq| lpa| ahc| gud| xcn| orm| kaq| zxg| jbs| dnk| fgr| veo| usb| mvs| fnu| bbi| mac| tkl| ffe| alb| zre| spc| aqw| lwf| act| kww| nag| klw| bcl| gaa| rpa| rhx| azo| hfr| ipy| tiq| afg| kwl| xzi| rdw| vjn| qgx| wcx| vra| vgw| tld| ojs|