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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 ...
適用例 事前の分析（A priori）. 要因 A（3 水準）×要因（3 水準）の二元配置分散分析を行う場合。中程度の効果量（f = 0.25），α = 0.05，Power = 0.8，Numerator df = 2 ...
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 ...
「肥料の量×土の種類」は、「肥料の量」や「土の種類」だけでは説明できない効果のことで、2つの因子が組み合わさることで初めて現れる効果です。一元配置分散分析では ...
2009/5/20 -効果量を実際に扱うために. 水本・竹内（2008）には各分析における効果量の指標. と大きさ判断の目安がまとめられ、効果量を計算して. くれるエクセル ...
上の右側にある「効果量の計算パネル」では、分散の二つの数値を入れるか、偏相関係数を一つ入れるかして、効果量を計算します。一元配置や二元配置の分散分析までは、σやσ ...
二元配置分散分析は、群データ（カテゴリーデータ）の項目二つ（XとY）と数量データの項目一つが得られたとき、X項目、Y項目の群別平均の有意差を検証する方法である。
は， η2 η 2 と同様に主効果または交互作用の偏差2乗和をデータ全体の偏差2乗和で割って算出される値です。ただしその際，実験デザインなどが原因で効果量が小さくなりすぎ ...
また効果量には，いくつか種類があり，特にrという効果量と，dという効果量の2種類が代表的です． ... 分散分析, η2, 0.01, 0.06, 0.14, 多重比較法はt検定（差の検定として ...
そして、残差平均平方和に対する各要因や交互作用の平均平方和の比率を検定統計量Fとして計算する。各水準の標本が正規分布に従い、かつ、各水準の平均値が等しいときのF ...