3要因というか、多様因の分散分析で、統計ソフトの操作などは理解できたのですが、交互作用の解釈の仕方で非常に悩んでおります。3要因の分散分析として2次の交互作用が見られた場合、単純交互作用を調べた後、単純・単純主効果検定をし

分散分析とは」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 統計学の「29-1. 共分散分析の共変量がある場合は「共変量」欄に設定 4.被験者間要因の主効果の多重比較の設定→「その後の検定」 5.交互作用の多重比較の設定→「オプション」 単純主効果の検定は、一要因分散分析で言うところの多重比較みたいなものです。 一要因分散分析における多重比較の意味を復習しておきます。 左のグラフをご覧下さい。 分散分析の結果、5％水準で主効果が有意でした。 spssによる多元配置分散分析 spssによる二元配置以上の分散分析（anova）の行い方を解説します。 まず以下のようなデータをとったとします。 このデータの場合，「製品aとb」の要因，「運動前，運動直後，運動5分後」の要因の2要因があります。 置分散分析と同じである．ノンパラメトリック検定法の 場合はFriedman検定が知られている．前回も述べた が，ノンパラメトリック検定法はパラメトリック検定法 にひけをとらない検定法である． 一元配置分散分析は必要か？（図37）

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