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2024/4/11 -混合計画における二元配置分散分析 (Two-way ANOVA for mixed design) は、参加者間要因 × 参加者内要因の二要因混合計画において、各要因の主効果と要因間の交互作用 ...
2024/2/20 -Pythonを使って「繰り返しのある二元配置分散分析」. 例として、植物の成長に影響を与える2つの因子「肥料の種類」と「水やりの頻度」を検討 ...
2024/3/24 -一元配置分散分析（ANOVA）を解釈するには、次の手順を実行します。主要なアウトプットは、p値、グループのグラフ、グループ比較、R 2, 残差プロットです。
2024/3/29 -分散分析（ANOVA）は、3つ以上のグループの平均値が違うかどうかを調べるための統計的な方法です。 例えば、3つの異なるダイエット方法を試したグループの体重減少量を比較 ...
2024/4/10 -分散分析 (ANOVAとも) とは，3つ以上の群から得られたデータ (正確にはそのデータが属する母集団) の平均値 μ 1 , μ 2 , ...... , μ n の間に統計的に有意な差があるか ...
2024/5/31 -Two-way ANOVA（二元配置分散分析）. いつ使う？two-way ANOVAの使い道. 2つの独立した要因（カテゴリー変数）が従属変数（連続変数）に与える影響を分析する統計手法です.
2024/6/22 -1要因ずつ分析を行う場合と比べて、より効率的かつ包括的な結果を得ることができ、要因間の相互作用を明らかにできる点が特徴的です。 2. 数学的説明. 2元配置分散分析の ...
2024/6/6 -1. 二元配置分散分析（two-way ANOVA）とその使用事例 · 2. 二元配置分散分析 （箱ひげ図、主効果と交互作用） · 3. 交互作用のプロット（可視化） ...
2024/1/11 -二元配置分散分析 (Two-Way ANOVA):. 2つの異なる説明変数（要因）に対して、それらの組み合わせにおける平均値の差が統計的に有意かどうかを検定一元配置分散分析より ...
2024/4/30 -概要. 三元配置分散分析では、従属変数に対する主効果と、3 つの因子のすべての組み合わせ間の交互作用効果を検定します。 必要なOriginのバージョン: OriginPro 2016 ...