分散分析– category –
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分散分析
G*Power で分散分析に必要なサンプル数を計算する方法
G*Power は、サンプルサイズや検出力を計算するソフトウェア 分散分析の場合のサンプルサイズや検出力の計算方法の紹介 GPower で分散分析のサンプル数を計算する方法 3 群以上の群があるときに、いずれかの群が異なるかどうかを検討する場合に使う、一元... -
分散分析
分散分析に必要なサンプル数を計算したいと思った時に考えたほうがよいこと
分散分析のサンプルサイズ計算がしたいと思った時に考えるべきこと もしかしたら、あなたが必要なのは、分散分析のサンプルサイズ計算ではないかもしれない 分散分析のサンプルサイズ計算が必要と思った時には立ち止まる必要がある 分散分析をしなければな... -
分散分析
R でノンパラメトリック反復測定分散分析を行う方法
反復測定分散分析のノンパラメトリック法の解説 反復測定分散分析のノンパラメトリック法 サンプルデータ準備 反復測定分散分析をノンパラメトリック法で行う方法を R のパッケージを使って解説する R のパッケージは、nparLD というパッケージを使う まず... -
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直交対比の簡単な説明
直交対比とは何か? 直交対比の直交とは? 直交とは何か? 英語では、orthogonal と言う。 Orthogonal とは何か? https://www.collinsdictionary.com/dictionary/english/orthogonal Web辞書で確認すると、直角とか直交という意味が1番基本となる意味であ... -
分散分析
SPSS で二元配置分散分析を行う方法 交互作用ありデータの場合
二元配置分散分析をSPSSで実施する方法の紹介。 交互作用がある場合に、多重比較はどのように行えばよいかも紹介。 二元配置分散分析とは? 2つのカテゴリカルデータ(因子)の効果を検討する分析手法である。 2つの因子の交互作用を考慮することが多い... -
分散分析
ANOVA Type I Type II Type III の違い
ANOVAには3つの種類がある。 Type I, II, IIIの3つ。 どんな時にどれを使えばよいか? RにおけるANOVAの種類:Type I ANOVA Rのデフォルトで使えるANOVAは、anova()とaov()である。 これらはともにType I と呼ばれるANOVAである。 Type I は、複数の因子... -
分散分析
線形回帰モデルの種類と簡単な解説
線形回帰の種類をわかりやすく解説。 線形回帰とは? 線形回帰の線形の由来は、線形結合からきている。 線形結合とは、以下のような式で表されることを意味している。 $$ \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \dots + \beta_n X_n $$ ここで β は (偏) 回帰係数の... -
分散分析
R で分割プロット分散分析に必要なサンプルサイズを計算する方法
分割プロット分散分析のサンプルサイズ計算の方法。 分割プロット分散分析とは? 同じ対象者のある指標を反復して測定したときのデータを分析したいことがある。 対象者をいくつかの群に振り分けて比較したいことが多い。 ここでは、この解析方法を「分割... -
分散分析
R で分散分析に必要なサンプル数を pwr.anova.test() で計算する方法
分散分析のサンプルサイズ計算を統計ソフトRで行う方法を解説。 分散分析は三群以上の平均値を比較する分析方法。 少なくともどれか一つの群がほかの群とは異なることを証明するための分析方法だ。 分散分析のサンプルサイズ計算を行うために必要なデータ ... -
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t 検定と分散分析と回帰分析は同じことをしている
分散分析と回帰分析とt検定は同じものである。 これがわかれば、重回帰分析(共分散分析)が交絡因子調整した群間比較に使われる理由がわかるだろう。 t検定は回帰分析でもできるし、分散分析は二群でもできる ここで、t検定は、いわゆる t 検定のこと...
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