追加された行はこの色です。削除された行はこの色です。[#jdadb66e]ANOVA君の特徴を明確にするために,他の分散分析ソフトとの仕様の違いを表にまとめてみました。[#a83331b0]ANOVA君で単純主効果の検定や反復測定要因の多重比較の際にすべて水準別の誤差項を採用しているのは,球面性の逸脱によるタイプIエラー率の増加への配慮のためです。ANOVA君で反復測定要因を含むデザインでの単純主効果の検定や反復測定要因の多重比較の際にすべて水準別の誤差項を採用しているのは,球面性の逸脱によるタイプIエラー率の増加への配慮のためです。Keselman(1993)によれば,いずれの場合にもプールした誤差項は推奨されません。120)と述べられています。単純主効果の検定における被験者間効果の場合,デザインに含まれる被験者間要因と被験者内要因の両方を通して分散の等質性が成り立たなければプールした誤差項に基づく方法は妥当性を確保できないとされています。Keselmanは述べています。単純主効果の検定における被験者内効果についても,プールした誤差項に基づく検定の妥当性は(多標本)球面性の仮定に依存します。仮定の逸脱によるバイアスを回避する方法のひとつは,水準別誤差項を用いることです。多重比較の場合にも同様のことがいえます。(もうひとつのアプローチとしては多変量分散分析,MANOVAが勧められることが多いと思いますが,実際には,MANOVAもまた多標本球面性(のうち群間で共分散行列が均質であるという仮定)が成り立っていることを必要とします。混合モデルを用いて多標本球面性を仮定しない形で共分散構造をモデル化するのが現時点で考えられる代案です。)心理学,教育学分野のデータでは(多標本)球面性が満たされることはほとんどない,というこの論文の前提がどの程度妥当かはわかりませんが,保守的に考えるならば水準別誤差項のほうが無難ではないでしょうか。(そもそも棄却されなかったからといって帰無仮説が成り立つとはいえないのですが,球面性検定では球面性の仮定が成り立っていなくても有意でないという検定結果が得られる確率が分散分析よりも高いということです。)Howell(2012)は,Mauchlyの検定の結果は無視して常にεによる修正を行うようにと勧めています。これらのことを鑑みて,ANOVA君では基本的に水準別誤差項を使用しています。