分散分析
桐木建始(広島女学院大学教授)が作成。4要因までの分散分析および多重比較(Ryan法)が一度に可能。ブラウザ上でそのまま動作し、インストール不要。また、『わかって楽しい心理統計法入門』(北大路書房、2007年)では、ANOVA4の使い方が解説されている。
(サンプルが小さいほど発生率は大きくなる。有意水準が高いと、差異を見落とす可能性も高くなる。効果量が小さいほど第2種エラーが発生しやすくなる。)
分散分析の用語は、多くが実験計画法に由来する。 実験者は、効果を決定するために、要因を調整し反応を測定する。 結果の妥当性を保証するために,ランダム化とブロッキングの組み合わせによって因子は実験ユニットに割り当てられる。 また実験対象によっては盲検化を行い、結果の公平性を確保する。 応答は、効果による偏りとランダムなエラーの複合で変動する。
分散分析は、いくつかのアイデアの合成であり、多くの目的に使用され,簡潔または正確に定義することは困難である。
バランスのとれたデータのための "古典的 "分散分析は、次の3つを同時に行う。
1.探索的データ分析として、分散分析は加法的データ分解を採用し、その二乗和は分解の各成分(または同等に、線形モデルの各項のセット)の分散を示す。 2.平均二乗の比較とF検定により、モデルの入れ子構造を検証することができる。 3.係数推定値と標準誤差を伴う線形モデルのフィッティングに密接に関連する。