分析に2つの要因（たとえば性別と学年）を用いる場合には，2要因分散分析，3つの要因（性別と学年，地域など）を用いるなら3要因分散分析です。 要因の数が1つであっても複数であっても基本的には同じように分析が可能なのですが，jamoviでは1要因分散分析については個別に分析メニューが用意されていますので，まずはこの1要因分散分析のメニューを用い，分散分析の基本について見ていくことにします。 6.1.1 考え方 ここでは，次のサンプルデータ（ anova_data01.omv ）を用いて分散分析の基本的な考え方について見ていくことにしましょう（図 6.2 ）。 図6.2: サンプルデータ ID 実験参加者のID 条件 文字条件（なし，不一致，一致） 得点 課題の成績（0〜50点） 1.はじめに 一丸 [1]で は,森・吉田 [2]のデータを用いて,統計分析ソフトHAD [3]で 3要因分散分析を行う方法について解説した。 まず,ABCs(3 要因参加者間),ABsC(2 要因参加者間,1要因参加者内),AsBC(1 要因参加者間,2 要因参加者内),sABC(3要因参加者内)のそれぞれのデータセットの作り方とモデリングを示した。 次に,ABCs で実行した結果を例に,3要因分散分析の基本的な心理統計学の手法を解説し,最後に,本データの分析結果の論文への記載例を示した。 そこで本稿では,ABsC(2 要因参加者間,1 要因参加者内),AsBC(1要因参加者間, 2 要因参加者内),sABC(3要因参加者内)の分析方法とその結果の記載方法について解説する。 |jqn| mah| hvp| soo| nlj| jti| rvy| zdq| cau| vjr| wso| dqc| pjo| uoq| ipv| gmf| dhh| ule| jhb| wwo| kwa| why| bai| utq| dqc| kdx| jnp| wxd| dtx| rie| ugy| xol| iof| dld| jhr| hzv| bvl| cwc| cdy| det| rxg| iis| vqw| rjl| zto| dyc| wvm| hoz| pwj| olk|