分散分析を行った結果、表24 にみられるように条. 件の要因は有意であった（F（1，8）＝6.92、p＜.05）。したがって、条件B は条件A を上回る成績をあげると. 言える。」 第1 文が ...
2024/5/23 -一元配置分散分析と大きく違う点は、要因間の交互作用を知ることが出来る点です。例えば、手法（既存 vs 提案） × 性別（男性 vs 女性）の実験計画では、男性 ...
2要因混合（参加者間＋参加者内） ... 要因Aの水準数を3、要因Bの水準数を2としています。1行目の見出しはコピーしませんが、A列はコピーすること。
必要パッケージ：car。計算不能な箇所ではエラーが出ますが意図的なものです。 データ形式. グリッド形式. AsBデザインのデータリスト. 学習条件(A), 参加者(s) ...
2023/4/18 -3 要因分散分析の結果，乗り物の主効果は有意で，F（2, 204）= 5.67, p = .004，性別. の主効果も有意となり，F（1, 102）= 19.42, p < .001，さらに年齢の主効果も ...
2023/5/29 -一元配置分散分析と大きく違う点は、要因間の交互作用を知ることが出来る点です。例えば、手法（既存 vs 提案） × 性別（男性 vs 女性）の実験計画では、男性 ...
2022/9/12 -モデルを単純化するために，2 要因， 2 水準で，どちらの要因も対応無し，という場合を考える。いわゆる 2 要因参加者間（ABs デザイン）である。各要因 ...
分散分析および単純主効果の検定でいずれかの要因で有意差が出た（どこかに差があっ. た）場合，. 次に知りたいのは「どこに差があったのか」。 →多重比較法で調べる。 多重 ...
2要因分散分析では、1つの要因の条. 件間の平均値に有意差がある場合を 「主効果」があると. 言う。 2つの要因が作用しあって、条件間の平均値に有. 意差がある場合を 「 ...
2024/5/23 -その結果、やはり残差に対する正規性の検定の方が精度の高い結果を示し、HCI研究においてもこの手順を用いることの適切さが示唆されました。この結果は2 ...