１要因分散分析-演習 - 小西研究室@電脳工房ＭＳＣ

１要因分散分析

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例

作業を行う部屋の照明が作業能率に与える効果を調べる。
部屋の明るさ－低・中・高
作業能率－１時間に完成した製品の重量(Kg)

条件

低(low)

中(middle)

高(high)

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問。ある教科の４つの指導方法（A,B,C,D）を比較するために、２０人の生徒を４つのグループに分けて、それぞれの方法で指導させた。
指導方法の効果を調べるために、その期間のあとにテストを行った結果が下表である。
４つの方法に差があるといえるか？

A	B	C	D
5	9	2	8
6	6	5	8
7	8	6	5
5	7	5	7
6	7	5	8

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データの入力方法("kyokaanova.csv")

group	score
A	5
A	6
A	7
A	5
A	6
B	9
B	6
B	8
B	7
B	7
C	2
C	5
C	6
C	5
C	5
D	8
D	8
D	5
D	7
D	8

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Rによる計算結果
　> anova1dat<-read.csv("kyokaanova.csv")
　> attach(anova1dat)
　> anova(lm(score ~ group))
　Analysis of Variance Table

　Response: score

	Df	Sum Sq	Mean Sq	F value	Pr(>F)
group	3	25.7500	8.5833	5.7222	0.007395 **
Residuals	16	24.0000	1.5000

ゆえに、分散分析の結果から、４つの指導方法の間に有意な差が見られた。
　Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

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　> TukeyHSD(aov(score ~ group))
　 　Tukey multiple comparisons of means
　 　95% family-wise confidence level

　Fit: aov(formula = score ~ group)

　$group

	diff	lwr	upr	p adj
B-A	1.6	-0.6161364	3.8161364	0.2062465
C-A	-1.2	-3.4161364	1.0161364	0.4332803
D-A	1.4	-0.8161364	3.6161364	0.3058633
C-B	-2.8	-5.0161364	-0.5838636	0.0112126
D-B	-0.2	-2.4161364	2.0161364	0.9937210
D-C	2.6	0.3838636	4.8161364	0.0188716

ゆえに、有意水準5％で、BとC,CとDの間に有意な差が見られた。

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