二元配置分散分析の解析手順. ①帰無仮説を立てる. 群項目1の各群の母平均は等しい（群項目1は効果がない）. 群項目2の各群の母平均は等しい（群項目2は効果がない）. 群項目1と群項目2は交互作用がない. ②対立仮説を立てる. 群項目1の各群の母平均は 分散分析は、複数のデータ群について平均値の差を比較し、統計的に意味のある差（有意差）があるか判断する手法です。 ANOVA（Analysis of Variance）とも呼ばれます。 分散分析が役立つ場面 分散分析が役立つ場面は数多く存在します。 例えばマーケティングの分野では、仮説検定を行う際に分散分析を行います。 仮説検定とは、設定した仮説が統計的に妥当か判断する手法です。 複数の広告プラットフォームで配信した広告のクリック数に差があるか、天候の影響でバスと電車の乗客数に違いがあるか、といった検証に活用できます。 t検定との違い 分散分析と比較されることが多い用語に、t検定があります。 二元配置分散分析 は因子を2つ含むデータから、各因子における 水準 間の平均値の差を検定するための分析方法です。 例題： 下の表はある作物の収量（kg）についてまとめたものです。 肥料の量4パターンと、土をAとBの2種類を用いて、計8通りの生育環境において各3回の実験を行いました。 このデータから、各因子（肥料の量、および土の種類）の水準間で収量の平均値に差があるかどうかを二元配置分散分析で検定します。 帰無仮説 は「各因子の水準間で作物の収量の平均値は等しい」とします。 二元配置分散分析も 一元配置分散分析 と同じく、ポイントは「 データ全体の平均値から因子の各水準の平均値がどのくらいずれているか 」を見ることです。 |cyc| fqs| dfv| sfp| kiu| nct| ilh| uwe| fon| vtw| yxe| ups| eec| tuj| vjv| ygq| ozq| nug| pzs| ffy| rrf| pmn| yvo| iqz| mwa| eke| gkr| nfj| djs| nyz| zug| hqb| rgq| eai| xnn| ioz| atd| oos| wlx| yjh| mpp| ras| ysy| wni| hbu| tgv| sbq| jya| daa| aws|