メモ:分散分析:2要因分散分析対応なし

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 30  女 米国     1
+要因以上の分散分析の場合、タイプ1平方和では問題がでる。タイプ1平方和だと、要因を検討する順序によって、平方和が変化する。それに対応するため、SPSSではタイプ3平方和が使われる。Rでタイプ3平方和を計算するにはcarパッケージのAnova()関数が使えるが、その際、対比の方法を適切に設定してやる必要がある。Rでは、カテゴリ変数は適切にダミー変数に変換されるが、その変換方式によって平方和の計算が変わってくる。タイプ3平方和を適切に計算するには、contrastsをcontr.sumに変更しておく必要がある（1行目）。contrastsの2番目に指定した要素は、順序カテゴリカル変数の場合の指定。今回は無関係。
+  > res.lm <- lm(SCORE ~ SEX*CN, df);
+  > Anova(res.lm, type=3);
+  Anova Table (Type III tests)
+  Response: SCORE
+              Sum Sq Df  F value    Pr(>F)
+  (Intercept) 537.63  1 293.2545 5.871e-15 ***
+  SEX           2.70  1   1.4727 0.2367243
+  CN            0.47  2   0.1273 0.8810838
+  SEX:CN       48.20  2  13.1455 0.0001395 ***
+  Residuals    44.00 24
+まず、lm()関数で推定し、その結果を分散分析する。lm()関数では、性別と国に加えて、両者の交互作用も含めて検討する。
+結果は、主効果は有意ではないが、交互作用が有意になっている。

メモ/分散分析/2要因分散分析対応なし.txt · 最終更新: 2015/12/28 12:44 by Wiki Editor