一方通行 分散分析 これは、3つ以上の独立したグループの平均値間に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために使用されます。これは、因子と呼ばれる単一のカテゴリカル独立変数が連続従属変数に及ぼす影響を分析します。帰無仮説は、すべてのグループの平均が等しいことを示しています。[latex]H_0: mu_1 = mu_2 = dots = mu_k[/latex]。

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一方通行 分散分析 これは、3つ以上の独立したグループの平均値間に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために使用されます。これは、因子と呼ばれる単一のカテゴリカル独立変数が連続従属変数に及ぼす影響を分析します。帰無仮説は、すべてのグループの平均が等しいことを示しています。[latex]H_0: mu_1 = mu_2 = dots = mu_k[/latex]。
一元配置分散分析は、この統計手法の最も単純な形式です。これは、2標本分散分析を拡張したものです。 t検定 複数のグループが存在する状況では、複数のペアワイズt検定を実行することによって生じる第一種過誤の増加という問題を回避できます。「一元配置」または「一因子」という表記は、グループが単一のカテゴリ変数によって定義されていることを示します。たとえば、3つの異なる食事の効果を比較する研究では、「食事の種類」が単一の因子となります。観測値 [latex]y_{ij}[/latex] (j 番目のグループの i 番目の観測値) の基礎となる統計モデルは [latex]y_{ij} = mu + tau_j + epsilon_{ij}[/latex] であり、ここで [latex]mu[/latex] は全体の平均、[latex]tau_j[/latex] はグループ j に属することによる効果、[latex]epsilon_{ij}[/latex] はランダム誤差項です。分析は F 統計量を計算することによって進められます。 F検定 有意な結果が得られた場合(つまり、p値が選択した有意水準を下回った場合)、少なくとも1つのグループの平均が他のグループの平均と異なっていることを示します。ただし、ANOVAではどのグループが異なるかは特定されません。具体的な違いを特定するには、TukeyのHSD検定やBonferroni補正などの事後検定が必要です。
一元配置分散分析(ANOVA)
(日付が不明または関連性がない場合、例えば「流体力学」などでは、その注目すべき出現時期の概算値が提示されます。)
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