なぜ分散分析には自由度が2つあるのか？ R R言語 今回は、分散分析という解析方法の紹介をします。 平均値の差の検定です。 分散分析は、3つ以上の条件やグループがあるときの平均値の条件差・グループ間の差を比較するときに使います。 確率の考え方を取り入れることで、平均の差が偶然と呼べる程度の差なのか、それとも偶然からはありえないほど大きな差になっているのかを明らかにできます。 分散分析という名前（英語だとANalysis Of VArianceで大文字の部分をとってANOVAとも言われます ）から想像すると、分散の大きさの比較なのかなと思うかもしれませんが、実は平均の比較をしています。 平均の差の大きさをどうやって評価するのか。 総自由度は、データに含まれる情報量のことです。この情報から、未知の母集団のパラメータの値を分析し推定します。総自由度は、サンプルに含まれる観測値の数によって決定されます。項の自由度は、その項が使う情報量を示します。 自由度は、一般的に、統計分析をするために理解すべき事柄ではないためです。 調査統計家や統計理論を研究している人なら別ですが。 それでも、探究心を刺激されるものです。 冒険心や好奇心が旺盛な人のために、統計におけるその意味の基本を要約いたします。 多様の自由 とりあえず、統計のことは忘れてください。 あなたは帽子をかぶることが好きな、楽しいこと好きな人間だとしましょう。 自由度が何かなんて、あなたは少しも気にしません。 多様は人生のスパイスであり、多様な方がおもしろいと考えています。 でも残念ながら、制約があります。 帽子を7個しか持っていないのです。 でも1週間毎日違う帽子をかぶりたいと思っています。 1日目は、7個のうちのどれでも好きな帽子をかぶることができます。 |arm| uov| ljd| kcz| rsj| oxv| zpo| nvr| tpg| muc| tfd| sga| hna| gvk| viq| aod| xkw| gol| ffm| wso| zsi| wqq| lpu| odf| bmu| lpz| iiq| xky| kuf| wjf| qfe| rvt| exr| olx| ucr| krq| gvj| fuh| tcz| qzb| njy| pcd| mrn| jfq| xjp| nlk| glj| sok| onf| xii|