二元配置分散分析計算ツール
二元配置分散分析は3つの問いに同時に答えます。要因Aは効果があるか、要因Bは効果があるか、そして — しばしば最も興味深い部分ですが — 両者は交互作用し、一方の要因の効果が他方の水準に依存するか、という問いです。各要因の水準数を選び、すべてのセルの観測値を貼り付けると、両方の主効果と交互作用についてF、p、偏η²を含む完全な分散分析表が読み取れます。 本ツールは釣り合い型デザイン(すべてのセルで観測数が同じ)を扱います。この場合、古典的な平方和は一意に定まり、Rのaov()やSPSSの標準的な要因分散分析と同じ設定になります。結果はRと少なくとも有効数字6桁まで一致することを検証済みです。
よくある質問
二元配置分散分析の結果をAPA 7形式でどう報告すればよいですか?
各主効果と交互作用を別々に報告します。例: "There was a significant main effect of dose, F(2, 18) = 157.44, p < .001, ηp² = .95, and a significant dose × gender interaction, F(2, 18) = 11.15, p < .001, ηp² = .55." AIレポートが分散分析表を含む結果セクション全体を作成します。
交互作用が有意であるとはどういう意味ですか?
一方の要因の効果が他方の要因の水準によって変化することを意味します — たとえば、ある群には効くが別の群には効かない処置などです。交互作用が有意な場合は、主効果の解釈に注意し、セル平均を確認してください。
なぜこのツールは釣り合い型デザインを必要とするのですか?
セルサイズが等しい場合、タイプI・II・IIIの平方和が一致し、結果が一意に定まります。不釣り合いな要因デザインではこれらのタイプから選択する必要があり(SPSSでは通常タイプIII)、その選択は本格的な統計パッケージで行うのが最適です。
偏イータ二乗とは何ですか?
偏η²は、他の効果が説明する分散を除外した後に、ある効果が説明する分散の割合です — SPSSが要因分散分析で出力する効果量です。おおよその目安: .01は小、.06は中、.14は大とされます。