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(5) 二元配置分散分析 (Two-way ANOVA)，多元配置分散分析 (Multi-way ANOVA). 主効果，交互作用，多重比較，それぞれに対して効果量の報告が必要である。 (6) 共分散 ...
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 ...
この方法では，次のような考え方で主効果と交互作用の影響について検定していきます。ここでは，サンプルデータの場合（2要因分散分析）を例に説明します。 まず，主効果や ...
分散分析の結果は，F値（F），自由度2つ（df），有意確率（p），効果サイズ（η2，ηp2，ηG2）がまとめられている。また，2要因以上の分散分析の場合，要因の数だけ主効果， ...
2013/10/23 -2要因以上の場合でも，すべてが参加者間要因であれば，1元配置分散分析と同じような方法で計算ができ，誤差項の平均平方の平方根でもいいですし，標準誤差 ...
(5) 二元配置分散分析（two-way ANOVA）. 二元配置以上（多要因）の分散分析では，要因の主効果と交互作用，それぞれに対して検. 定力分析を行うことになる。 Test ...
2要因分散分析の事前の分析. 多要因の分散分析とは、複数の要因があり、それぞれの要因に複数のグループ(水準・群)があるとき、各グループ毎の平均値が有意に異なって ...
分散分析では，各条件の平均値の差（これを主効果といいます）の分散が誤差の分散の何倍の大きさかという形で検定統計量Fを算出します。そのため，主効果の分散の自由度（ ...
参加者間要因のところに，被験者間要因となる変数を移動する; 表示の中の記述統計を☑にする; 表示の中の効果量の推定値を☑にし，η2<>と偏ηp2と一般化ηp2を☑. ▷記述 ...
0.1, 0.3, 0.5, 対応のあるt検定，2標本の差の検定で同一値．rとdの2種類ある．通常はrを利用. d, 0.2, 0.5, 0.8. 分散分析, η2, 0.01, 0.06, 0.14, 多重比較法はt検定（差 ...