演習Ⅱ（Ｒの勉強）第6回 10月30日 石屋 宜範 ２要因の分散分析 • ２つの独立変数におけるいくつかの水準の相 違を検討する仮説を設定した際の分析方法 例）学年、性別とテストの点数 • ２つの独立変数を組み合わせて仮説を設定 し，あるひとつの従属変数への影響（これを 「効果」という）について検討する分散分析 ２要因の分散分析 • 主効果(main effect)とは – それぞれの独立変数がそれぞれ「独自」に従属 変数へ与える単純効果のこと。 • 交互作用(interaction)とは – 独立変数を組み合わせた場合の複合効果のこと。 – 特定のセルにおいて要因Aの主効果と要因Bの 主効果だけでは説明できない組み合わせ特有の 効果がみられること。 • ２要因以上の分散分析では，交互作用の検 討が重要なポイントとなる。 ２要因の分散分析の手順 ①２要因の分散分析では，まず，２つの要因の 交互作用を検証する。 ②交互作用が認められたら，単純主効果の検 定を行う。 – たとえば要因Aと要因Bの交互作用が有意である 時，要因Bのある水準での要因Aの主効果，要因 Aのある水準での要因Bの主効果について分析を 行うこと。 – 単純主効果が有意である場合には，必要に応じ て多重比較を行う。 ２要因の分散分析の手順 ③交互作用が認められなかったら，主効果を検 定する。 – 主効果が有意である場合には必要に応じて多重 比較を行う。 Rコマンダーの手順 「統計量」→「平均」 →「多元配置分散分析」 「因子」を複数選択、 「目的変数」をひとつ選択 Rコマンダーの手順 どうやらRコマンダー単独で、 これらの下位検定（単純主効果の検定 等）をすべてカバーすることはできない ようです。 実際にやってみる • 健康条件（condition）と性（sex）の成績 （score）への影響について考える。 最後に • 何事も完全にこなそうとする完全主義が高い者は， 数多くの失敗を経験した時に，完全主義が低い者 よりも抑うつ的になると考えられる。 この分析を行ってみる • データは小塩真司教授の心理データ解析B参照 ver.5.0（SPSS Statistics 19，Amos19 対応への変更 中） http://psy.isc.chubu.ac.jp/~oshiolab/teaching_fold er/datakaiseki_folder/top_kaiseki.html
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