一元配置分散分析

この機能には Statistics Base オプションが必要です。

一元配置分散分析手続きは、単一の因子 (独立) 変数により、量的従属変数の一元配置分散分析を実行し、一元配置分散分析の効果サイズを推定します。 分散分析を使用して、一部の平均値は等しいという仮説を検定します。 この手法は、2 サンプルの t 検定を拡張したものです。

平均値の間に差があることを判別するだけでなく、どの平均値が異なっているのかを調べたい場合もあります。 平均値を比較する検定には、事前対比とその後の検定という 2 種類があります。 対比は、実験を実行する前 に設定される検定で、その後の検定は、実験が行われた後 に実行する検定です。 カテゴリー全体の傾向を検定することもできます。

例

ドーナッツは、調理時にかなりの量の脂肪を吸収します。 ピーナッツ・オイル、コーン・オイル、ラードという 3 種類の脂肪を使用した実験が設定されています。 ピーナッツ・オイルとコーン・オイルは不飽和脂肪で、ラードは飽和脂肪です。 使用する脂肪のタイプによって脂肪の吸収量が異なるかどうかを判別するとともに、飽和脂肪と不飽和脂肪とでは脂肪の吸収量が異なるかどうかを判別するための事前対比を設定することもできます。

統計

グループごとのケース数、平均値、標準偏差、平均値の標準誤差、最小値、最大値、平均値の 95% 信頼区間、一元配置分散分析における効果サイズの推定値。 等分散性の Levene の検定、各従属変数に対する平均値の同等性を検定する分散分析表および頑健な検定、ユーザー指定の事前対比、およびその後の検定と多重比較: Bonferroni、Sidak、Tukey の HSD、Hochberg の GT2、Gabriel、Dunnett、Ryan-Einot-Gabriel-Welsch の F 検定 (R-E-G-W F)、Ryan-Einot-Gabriel-Welsch の範囲検定 (R-E-G-W Q)、Tamhane の T2、Dunnett の T3、Games-Howell、Dunnett の C、Duncan の多重範囲検定、Student-Newman-Keuls (S-N-K)、Tukey の b、Waller-Duncan、Scheffé、最小有意差。

データの考慮事項

データ

従属変数は量的変数 (区間尺度) である必要があります。

仮定

各グループは、正規母集団から無作為に抽出された、互いに独立したサンプルです。 分散分析は正規性からの逸脱に対して頑健ですが、データは対称でなければなりません。 グループは、分散の等しい母集団からのグループでなければなりません。 この仮定を検定するには、Levene の等分散性の検定を使用します。

一元配置分散分析の実行

この機能には Statistics Base オプションが必要です。

1. メニューから次の項目を選択します。

   分析 > 平均値の比較 > 一元配置分散分析 ...

2. 1 つ以上の従属変数を選択します。
3. 単一の独立因子変数を選択します。

オプションとして、以下を行うことができます。

• 「全体の検定の効果サイズの推定 (Estimate effect size for overall tests)」を選択して、全体の検定の効果サイズの計算を制御します。 これを選択すると、「分散分析の効果サイズ (ANOVA Effect Sizes)」表が出力に表示されます。

• 「対比」をクリックして、グループ間平方和をトレンド成分に分割したり、事前対比を指定したりする。
• 「その後の検定」をクリックして、その後の範囲検定とペアごとの多重比較により、どの平均値が異なっているかを判断する。
• 「オプション」をクリックして、欠損データの処理方法と信頼区間のレベルを指定する。
• 「ブートストラップ」をクリックして、平均値、中央値、比率、オッズ比、相関係数、回帰係数などの、推定に対する標準誤差および信頼区間の頑強な推定を導出する。

このプロシージャーでは、 ONEWAY コマンドシンタックスを貼り付けます。