実験の計画とデータ(2-6b-a.xls)」[1]を使わせていただきます。このデータは4水準の温度における何かの成分量がまとめられています。クリップボードからデータを読み込み、xに代入。header=TRUE)。アンスタックからスタックに変換し、yに代入。変数名がピンとこないので、成分量をvalue、温度をtemperetureに変更。yの変数名が変わっていることを確認。それぞれの水準が等分散を仮定して計算します。等分散でない場合はノンパラメトリック検定としてKruskal-Wallis検定を行います。等分散性の検定にはF検定の一種であるLevene検定を使うことにします。こちらはcarパッケージを使うと便利です。Levene検定は二つ以上の母集団が等分散であることを帰無仮説としますので、p>0.05なら帰無仮説は棄却されず、母集団は等分散であると考えます。p<0.05なら等分散でないことになります。パッケージcarを読み込み。Levene検定の実行。対応のない一元配置分散分析の実行このデータが対応があるのかないのか定かではありませんので、まずは対応のない方法で計算します。MEMO一元配置分散分析には以下の方法があり、どれも同じ結果が得られる。オプション機能は違うのかもしれないが、詳しくは分からない。一元配置分散分析を実行します。1p<0.05で4条件の温度の間に差が認められました。以下の3つがあります。ここではHolmの方法の結果を貼り付けておきます。holm50°Cと60°Cの間に差が認められました。したのは対応のない一元配置分散分析でした。要因))これに対し、対応のある一元配置分散分析では以下のようになります。サンプル))ここでいうサンプルとは下の表の1〜5です。1から5までビーカーに番号が付けられており、そのビーカーを温めたときのそれぞれの温度での成分量を調べるといった実験であれば対応のあることになります。一方で、適当に集めてきた物をそれぞれの温度まで温めて成分量を計測し、捨てるというような実験であれば対応のないことになります。対応のある実験では、成分量を説明する要因として温度とビーカーがあることになります。「+サンプル」を加えるそうです[1]。サンプル5実際に対応のある一元配置分散分析を実行してみます。元のデータに1〜5までのサンプルが含まれていなかったので、加える。rep関数を使って1〜5までの数字を4回繰り返して書いて、それを順序なし要因と指定する。要因にsampleを追加してanovaを実行。1対応のない場合はp値が0.01124であったので、対応のある場合の方がp値が小さいことが分かります。対応のある一元配置分散分析の多重比較検定では、paired=TRUEとオプションを指定して実行します。paired=TRUEと指定。holm対応のある場合では、55°Cと60°Cの間にも差が認められました。平方和の合計で計算することができます。分散分析の出力を利用する場合には以下のようにして計算します。0.4902844多重比較検定の効果量は組み合わせごとにt検定の効果量を計算します。対応のない場合(被験者間)や対応のある場合(被験者内)が混在している二元配置分散分析などにも広く応用できる関数ANOVA君[1]はとても便利です。使い方は参考ページをご参照ください。参照ページからANOVA君のファイルをダウンロードしてrに読み込みます。私はMac環境なので文字エンコードをCP932と指定。ANOVA君はアンスタック形式のデータを用いて分析を行います。関数の書き方は参照ページを確認してください。各要因の水準数,...)と設定します。ここでは対応のあるデータとして処理しようと思うので、参照ページで言うところの被験者内1要因のデータですので、要員計画の型を”sA”と記述し、各要因の水準は温度が4パターン(4水準)なので「4」と記述します。多重比較検定はデフォルトではShafferの方法ですが、ここでは上の結果と合わせるためholm=TRUEと指定。eta=TRUEでANOVAの効果量を算出するよう指定。--------------------///変数のラベルが、a1、a2...と変えられて表示されますが、結果自体は上の方法と同じです。MEMOちなみに、Anova君でロング形式というまとめ方をされたデータを指定すれば、変数のラベルが結果に反映されるようです[3]。この方法は二元配置分散分析の方法をまとめるときに記載したいと思います。ANOVA君は球面性の検定[2]の方法や効果量の算出方法を色々指定できるようです。一元配置分散分析の記事ではワイド形式のデータを扱いましたので、ここではロング形式のデータを扱ってみることにします。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。