「誤差効果」の変動の分散と「目的効果」の変動の分散の比(F値)を基に算出する(「誤差効果」の変動の分散の方が分母)。その比(F値)が高い方が「検出力」も高くなる。「検出力」が高いということは、分析精度が高いということ。「フィッシャーの三原則」これら上記の用語を使用して、「フィッシャーの三原則」についてまとめてみます。変動(「郡内変動」)の中に、「目的効果」の変動(「群間変動」)が絡み合っていて分離できないという「交絡」がある恐れがあるので、区画や順番を無作為(ランダム)に並べ替えて実験を行うことにより、「郡内変動」の中の「一部の群間変動」が確率的に相殺されるように均一に入り込むだけ、という状態にできる。「郡内変動」中の「一部の群間変動」を「郡内変動」へと転化することができる、ということ。【[ということは、「郡内変動」の分散(「誤差効果」の変動の分散)が本来の値より不当に大きくなったり不当に小さくなったりしない、ということになる。「目的効果」の変動の分散との比を算出して「検出力」を算出するときに、不当な結果が出ることがなくなる、ということであり、分析結果を誤ることがなくなる、ということ。]だと今のところ思っています。書籍の中では「・・・F値の分子が実際よりも大きくなってしまい、・・・(その逆の場合もあります)・・・」という記載がありますが、ここが良く理解できないでいます。●繰り返し(反復)・・・繰り返し数(反復数)を多くすると、自由度が大きくなるので「誤差効果」の変動の分散が小さくなる。いうことは、「誤差効果」の変動の分散と「目的効果」の変動の分散の比(F値)が大きくなり、「検出力」(分析精度)が高くなる。●局所管理(小分け)・・・小区画(ブロック)に小分けする。そのブロックの中で実験を管理する。局所的に実験を管理する。一つのブロック内で得られたデータを一つの標本とみなす。ブロック(標本)を要因(因子)の一つとし、つまり「ブロック因子」とし、「ブロック間変動(標本間変動)」として抽出する。【[もともとは「目的要因」による効果以外による効果を全て「誤差」として分離させていたので、その時は「ブロック因子」は誤差の中に含まれていたことになる。「ブロック間変動(標本間変動)」を抽出する際は「誤差効果」の変動の中から抽出されることになる。なると、「誤差効果」の変動が小さくなり、「誤差効果」の変動の分散も「ブロック間変動(標本間変動)」を抽出する前よりも小さくなる。いうことは、「誤差効果」の変動の分散と「目的効果」の変動の分散の比(F値)が大きくなり、「検出力」(分析精度)が高くなる。]だと今のところ思っています。今のところ自分の中で疑問点1~2があります。いつか疑問が解消されたりしたら追記していきたいと思います。05:16昔、頑張って「統計検定2級」に受かりました。専門家でもない、ただの一般人です。本ブログ中で商品の紹介をする場合は広告として記載することにしましたはてなブログをはじめよう!one_of_ippanpeopleさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告する引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。