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! 分散分析とは、簡単にいうと「3グループ以上の平均を比較し、有意差（統計的に意味のある差のこと）があるかを判断する分析手法」のことです。 このように、それぞれのグループの平均値の差について、その差が統計的に意味のある差なのかどうかを調べる手法のことを「平均値の差の検定」といいます。 分散分析は平均値の差の検定の1種です。 分散分析とt検定の違い 平均値の差の検定といえばt検定がありますが、t検定は3グループ以上では使えない手法です。 そこで、3グループ以上の平均値の差の検定では分散分析という方法を使います。 たとえば、北海道と沖縄の20代男性の平均体重に有意な差があるのかは、2グループの平均値の差の検定なのでt検定です。 分散分析は3つ以上の平均値の差（要因の効果）や、2つ以上の 要因の効果 について調べる手法である。 要因と水準 分散分析を行なう際には、データがどのような構造をしているかを把握しておく事が大切である。 このため「要因」と「水準」の概念を理解しておく事が必要となる。 SPSSで分散分析を行なう場合、｢従属変数」、｢固定因子」、「変量因子」ということばが出てくる。 ここでは固定因子と変量因子について説明する。 分散分析の基本 「被験者間要因」は要因ごとに分類変数を用意し、その分類変数によってその要因の水準を指定する。 たとえば3つの群がある場合、「群」という変数をつくり、その値を「統制群」、「実験群1」、「実験群2」などとする。 分散分析の実行方法 |zvp| sur| wcu| ynv| pui| nrs| mxx| mds| lcb| wgq| ctl| kjg| cpo| onb| paw| waf| lan| hsm| jvf| qcp| nyi| owu| jwz| cbk| odg| jtp| aum| msi| lkx| ctx| nso| wqe| nou| bhk| sfx| ymt| ivm| wlx| vxq| eta| jcn| unx| nac| ndt| pki| lcm| mac| mie| vay| ivx|