情報処理技法（統計解析）第12回
05 ですが、今回は奇しくもすべて自由度1, 4の組み合わせであり、7. [社内統計学勉強会]Excelで繰り返しのある二元配置を分析 | GMOアドパートナーズグループ TECH BLOG byGMO. 7になります。 これらの計算結果を表にすると以下のようになります。 以上のようにF検定の結果、肥料と土にはそれぞれ有意差があるため効果があることが分かります。 そして交互作用は有意差が見られないので、交互作用は無いという事が分かります。 エクセルで分散分析しよう まず、 データタグ の データ分析 をクリックし、 分散分析:繰り返しの有る二元配置 を選択します。 データ範囲 を指定します。 行数 は繰り返しの反復数を入力します(要は一条件当たりの N数 です)。 結果が出力されます。注目すべきは下方に位置されている表のP-値です。 標本 が土で、 列 が肥料に当たります(これが分かりづらい)。 当初の分析結果通り、P-値が有意水準α=0. 05を下回っている項目は土と肥料です。 交互作用は認められません。 まとめ 二元配置分散分析は使えるようになると、 交互作用の有無を見つけることが出来ます 。 交互作用が分かると、もしかしたらものすごい発見に繋がるかもしれません。 分析作業自体はエクセルで、極めて短時間で実施出来ますので、ぜひ使用してみて下さい。 統計学をうまく使うために・・・ 「先ほど紹介された手法を使って業務改善を行うぞ!」 と今から試そうとされているアナタ。 うまくいけば問題ありませんが、そうでない場合はコチラ 統計学を活かす 解析しやすい数値化のノウハウ 統計学の知識を持っていてもうまくいかない場合というのは、そもそも相対する問題がうまく数値化、評価が出来ない場合というのが非常に多いのです。 私もこれまでそのような場面に何度もぶち当たり、うまく解析/改善が出来なかったことがありました。 このnoteはそんな私がどのように実務で数値化をし、分析可能にしてきたかのノウハウを公開したものです。 どんな統計学の本にも載っていない、生々しい情報満載です。 また、私の知見が蓄積されたら都度更新もしていきます!! 買い切りタイプなのでお得です。 ぜひお求めくださいな。
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・第1要因の変数はA1,A2の2個あるが,それらの平均が全体の平均になるように決めるとき,1つの変数の値を決めるともう一方の変数の値は決まるから,自由度は変数の個数2−1となる. 第1要因(標本)の自由度 df A =2−1=1 ・第2要因の変数はB1,B2,B3の3個あるが,それらの平均が全体の平均になるように決めるとき,1つの変数の値を決めるともう一方の変数の値は決まるから,自由度は変数の個数3−1となる. 第2要因(列)の自由度 df B =3−1=2 ・交互作用の変数はA1B1,A1B2,... ,A2B3の6個あるが,行の平均及び列の平均が観測された値となるように決めるとき,自由度は(2−1)×(3−1)となる. 交互作用の自由度 df A ×df B =(2−1)×(3−1)=2 一般に,右図のようなm×n個のセルの値を決めるときに,行の平均,列の平均が指定された値となるように決めるには,(m−1)×(n−1)個の変数は自由に決められるが残りは自動的に決まる.したがって,自由度は(m−1)×(n−1)となる. ・繰り返し誤差の変数は6×4個あるが,交互作用の平均が指定された値となるように決めると,各相互作用の中で1個は自動的に決まってしまうので,繰り返し誤差の変数は6×3個が自由に決められる. 繰り返し誤差の自由度 6×3=18 ・合計の自由度はこれら全部の和となるが,一般に第1要因がm個の変数,第2要因がn個の変数,繰り返しの個数Nのとき, 第1要因の自由度 m−1 第2要因の自由度 n−1 交互作用の自由度 (m−1)(n−1) 繰り返し誤差の自由度 mn(N−1) 合計の自由度 m−1 +n−1 +nm−m−n+1 +nmN−mn =nmN−1 図8 図9 分散分析表 変動要因 変動 自由度 分散 観測された分散比 P-値 F 境界値 標本 20. 17 1 2. 03 0. 17 4. 41 列 100. 33 2 50. 17 5. 04 0. 02 3. 55 交互作用 200. 33 100. 17 10. 07 0. 二元配置分散分析─エクセル統計による解析事例 | ブログ | 統計WEB. 001 繰り返し誤差 179. 00 18 9. 94 合計 499. 83 23 図10 Anova Table (Type II tests) Response: V3 Sum Sq Df F value Pr(>F) V1 20.
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二元配置分散分析の結果をどう解釈してアクションに繋げるかについてです。その中でP値が一番重要で、P値を理解するには「帰無仮説」という概念を知るのも必要です。そのP値と帰無仮説は分かり難いので図解で分かりやすく説明してます。 二元配置分散分析表の結果の解釈の仕方 後編:P値の見方 (動画時間:6:37) ダウンロード ←これをクリックして「分散分析学習用ファイル」をダウンロードできます。 << 分散分析シリーズ >> 第一話: 分散分析とは?わかりやすく説明します【エクセルのデータ分析ツール】前編:結果を出すところまで 第二話:← 今回の記事 二元配置分散分析の結果の重要ポイントは?
《各々の数値》 [変動の欄] ・全変動[平方和ともいうSum of Square, SSと略される] =(各々の値-全体の平均) 2 の和 図6の表がワークシート上のA1~D9の範囲にあるとき(数値データの部分がB2:D9の範囲にあるとき)・・・以下においても同様 全体の平均 m=60. 92 を使って, (59−m) 2 +(60−m) 2 +(56−m) 2 +···+(63−m) 2 を計算したものが 499. 83 になる. ・標本と書かれているものは第1要因に関するもの,列と書かれているものは第2要因に関するものになっているので,第1要因による変動は標本と変動が交わるセルの値になる. Rコマンダーでは変数1ということでV1と書かれるもののSum Sq. 第1要因に関する平均を AVERAGE(B2:D5)=61. 83=m A1 AVERAGE(B6:D9)=60. 00=m A2 と書くと (m A1 −m) 2 ×12+(m A2 −m) 2 ×12 を計算したものが 20. 17 になる. ・第2要因による変動は列と変動が交わるセルの値になる. Rコマンダーでは変数2ということでV2と書かれるもののSum Sq. 第2要因に関する平均を AVERAGE(B2:B9)=59. 00=m B1 AVERAGE(C2:C9)=60. 00=m B2 AVERAGE(D2:D9)=63. 75=m B3 (m B1 −m) 2 ×8+(m B2 −m) 2 ×8+(m B3 −m) 2 ×8 を計算したものが 100. 33 になる. ・第1要因と第2要因の2×3組の各々について(各々N=4件のデータがある)その平均と全体平均との変動が交互作用の変動になる. RコマンダーではV1:V2と書かれる. ・全変動のうちで第1要因,第2要因,交互作用の変動によって説明できない部分が誤差の変動(繰り返し誤差,個別のデータのバラつき)になる. RコマンダーではResiduals(残余)と書かれる. 変動の欄で, (合計)=(標本)+(列)+(交互作用)+(繰り返し誤差) (合計)−(標本)−(列)−(交互作用)=(繰り返し誤差) 499. 83−20. 17−100. 33−200. 33=179. 00 [自由度の欄] 検定においては,各々の変動の値となるように各変数を動かしたときに,その変動の値が実現される確率が大きいか小さいかによって判断するので,自由に決められる変数の個数(自由度)は平均の数だけ少なくなる.