Greenhouse-GeisserとかHuynh-Feldtとか何してる?

繰り返し測定分散分析に登場するGreenhouse-Geisserの方法とかHuynh-Feldtの方法とかは何をしているのか?

一言で言えば、同じ対象者を複数回測定するために起きる相関を考慮した検定方法で、自由度を調整する方法だ。

統計ソフトで計算してしまうと何をしているのか不明のまま使うことになり、ちょっと心もとない。

One by oneで解説しているPDFを見つけたので、one by oneでやってみる。ANOVA君の結果と照らし合わせながら確認する。

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交互作用を考慮した二元配置分散分析をやってみた

二元配置分散分析を行うと、交互作用が気になる。交互作用とは要因Aごとに要因Bの影響が違うことを言う。例えば心理テストにおいて、ある条件、低・中・高別の反応得点が、男女で傾向が異なるという場合は、交互作用があると表現する。

交互作用を検討する方法は、統計ソフトRの lm() を使えばあっという間だが、実際どんな計算をしているかは lm() を使ってしまうと Black box だ。

今回交互作用項も含めて行列で計算して分析してみたので共有する。

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重回帰分析を行列で計算してみる

統計ソフトRで、重回帰分析をするには、lm() という関数を使えばあっという間だ。

しかし、あえて、教科書に載っている行列を使った計算をするとどうなるか?

改めて、重回帰分析がどんなふうに計算されているかがよくわかった。

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繰り返し測定分散分析 Split Plot Design 二要因混合計画 はどう解析する?

ある要因Aありなしで、何例かずつ、何回かにわたって測定したときの解析はどうやったらいいか。

繰り返し測定されているデータがあり、経時的なデータの変動パターンに興味があってそれを解析するならば、Split Plot Designと考えて解析する方法がある。二要因混合計画とも言う。

統計ソフトRで、one by oneで解析する方法と、パッケージの関数を使う方法の二つをやってみた。

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統計ソフトRで二元配置分散分析はどうやるか?

二元配置分散分析 two-way ANOVA はどうやるか?二元配置は、二つの要因があるという意味。

二つの要因があるというのは、要因Aは3グループにわかれて、各グループごとに要因Bが1から5を持っている。こんな状態。

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