メモ:分散分析
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行 88: | 行 88: | ||
> DAT$教室 <- factor(DAT$教室); | > DAT$教室 <- factor(DAT$教室); | ||
> DAT$クラスサイズ <- factor(DAT$クラスサイズ); | > DAT$クラスサイズ <- factor(DAT$クラスサイズ); | ||
- | | + | |
# carパッケージのAnova関数を利用して分散分析 | # carパッケージのAnova関数を利用して分散分析 | ||
> Anova(lm(点数 ~ 教室 * クラスサイズ, | > Anova(lm(点数 ~ 教室 * クラスサイズ, | ||
行 121: | 行 121: | ||
> res.anova$" | > res.anova$" | ||
[1] 0.187541 | [1] 0.187541 | ||
- | | ||
- | |||
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- | |||
- | |||
+ | # 単純主効果の検定 | ||
+ | # データを一方の要因の水準毎に分割して他方の要因で1要因分散分析を実施 | ||
+ | # ただし、検定の際の誤差項は全体の分散分析の値を用いる必要がある | ||
+ | | ||
+ | # クラスサイズが10人のデータに限定して、教室要因で分散分析 | ||
+ | # ここでのF値や検定結果は使わない | ||
+ | > Anova(lm(点数 ~ 教室, data=DAT[DAT$クラスサイズ == " | ||
+ | Anova Table (Type III tests) | ||
+ | | ||
+ | Response: 点数 | ||
+ | Sum Sq Df F value Pr(> | ||
+ | (Intercept) 283731 | ||
+ | 教室 | ||
+ | Residuals | ||
+ | | ||
+ | # 結果を仮に「res.クラスサイズ1」に代入しておく | ||
+ | > res.クラスサイズ1 <- Anova(lm(点数 ~ 教室, data=DAT[DAT$クラスサイズ == " | ||
+ | | ||
+ | # 全体の分散分析結果「res.anova」と水準毎の結果「res.クラスサイズ1」からF値を計算 | ||
+ | # F値は要因の平均平方 / 誤差の平均平方で計算する。 | ||
+ | # Anova関数では平均平方が出力されないので、平均平方を自由度で除して計算する | ||
+ | # クラスサイズの水準毎に分割したデータを用いた分散分析の「教室」要因の平均平方を、 | ||
+ | # 最初に行った全体の分散分析の誤差平均平方で除した値が、検定に用いるF値となる | ||
+ | | ||
+ | > (res.クラスサイズ1$" | ||
+ | [1] 14.06695 | ||
+ | # 変数に保持しておく | ||
+ | F.クラスサイズ1 <- (res.クラスサイズ1$" | ||
+ | | ||
+ | # 求めたF値からp値を求める。 | ||
+ | # pf関数に、F値と自由度を与える。lower.tailは上限からの累積確率を求めるオプション | ||
+ | > pf(F.クラスサイズ1, | ||
+ | [1] 0.0002400081 | ||
+ | | ||
+ | # p値の値が小さいので書籍の数値と一致しているかわからないので、クラスサイズが20人の場合も計算して確認 | ||
+ | > res.クラスサイズ2 <- Anova(lm(点数 ~ 教室, data=DAT[DAT$クラスサイズ == " | ||
+ | > res.クラスサイズ2 | ||
+ | Anova Table (Type III tests) | ||
+ | | ||
+ | Response: 点数 | ||
+ | Sum Sq Df F value Pr(> | ||
+ | (Intercept) 241808 | ||
+ | 教室 | ||
+ | Residuals | ||
+ | | ||
+ | > F.クラスサイズ2 <- (res.クラスサイズ2$" | ||
+ | > F.クラスサイズ2 | ||
+ | [1] 0.2258592 | ||
+ | | ||
+ | > pf(F.クラスサイズ2, | ||
+ | [1] 0.6352074 | ||
メモ/分散分析.txt · 最終更新: 2017/09/08 19:44 by Wiki Editor