![一元配置分散分析](https://toukeidesign.sozaiya-san.com/wp-content/uploads/2021/07/advance_stats15-1.png)
![](https://toukeidesign.sozaiya-san.com/wp-content/uploads/2021/02/men.png)
この記事ではEZRによる一元配置分散分析とその後の検定の方法を解説します
![](https://toukeidesign.sozaiya-san.com/wp-content/uploads/2021/02/women.png)
最後に問題もあるので勉強した成果が試せますね!
準備をしよう
EZRをまだインストールしていなかったり、基本操作がわからなかったり。そもそも何がわからないかわからない人は、まず下記の記事を参考にしてください。
また、三群以上の検定の概要についてまとめた記事もあるので参考にしてください。1度は目を通しておくことをお勧めします。
練習用のEZR用データセットを使っていきます。下記からダウンロードしてください。データセットについての詳細は関連記事を参考にしてください。
![](https://toukeidesign.sozaiya-san.com/wp-content/uploads/2021/02/men.png)
それではEZRを起動し、【ファイル → 既存のデータセットを読み込む】からダウンロードした「高度解析用データ」を読み込みましょう!
EZRでやる一元配置分散分析+その後の検定
一元配置分散分析の概要
![一元配置分散分析](https://toukeidesign.sozaiya-san.com/wp-content/uploads/2021/07/advance_stats15-2.png)
検定手法の概要です。一元配置分散分析は対応のない3群以上の平均値の差の検定を行うパラメトリック検定です。
パラメトリック検定なので、各群の人数が30名以上で、間隔・比例尺度のデータを対象とします。
また、この検定だけでは、どことどこに差があるかまではわかりません。
![一元配置分散分析の流れ](https://toukeidesign.sozaiya-san.com/wp-content/uploads/2021/07/advance_stats15-3.png)
一元配置分散分析の流れです。
まずは一元配置分散分析のP値を求めます。P値が有意水準未満(P<0.05)であれば、全体に差があることがわかります。
全体に差があれば、どことどこに差があるかその後の検定を行いましょう(といってもEZRでは同時に出力されます)。
おすすめのEZRで計算できる一元配置分散分析のその後の検定はTukey法です。
一元配置分散分析+その後の検定(Tukey法)のEZR操作手順
![一元配置分散分析の手順①](https://toukeidesign.sozaiya-san.com/wp-content/uploads/2021/07/advance_stats15-4.png)
![一元配置分散分析の手順②(その後の検定)](https://toukeidesign.sozaiya-san.com/wp-content/uploads/2021/07/advance_stats15-5.png)
【統計解析 → 連続変数の解析 → 3群以上の間の平均値の比較(一元配置分散分析one-way ANOVA)】から設定画面を開きます。
上の画像を参考に、選択していきます。選択を終えたら【OK】を押しましょう。結果が出力されます。
リア充とふつうと非リア充の3グループ間で、Y1_充実度の平均値の差を検定してみよう(その後の検定はTukey)
- ① そのままでOK
- ② Y1_充実度を選択
- ③ リアルを選択
- ④ そのままでOK
- ⑤ Tukeyの多重比較にチェック
- ⑥ OKをクリック
![一元配置分散分析の出力結果](https://toukeidesign.sozaiya-san.com/wp-content/uploads/2021/07/advance_stats15-6.png)
たくさん出力されるので、まずは出力開始の部分を探しましょう。そこから出力されているので、順番に下に見ていきます。検定の結果はデフォルトでは青字で出力されています。
出力結果から一元配置分散分析のP値と基本統計量を探します。
P値は2e-16(0.0000000000000002)で、有意水準の0.05(5%)をものすごーく下回っているので有意であることが分かりました。つまり、グループ全体のどこかに差があることがわかりました。
続いて、どことどこに差があるか、その後の検定の結果を確認しましょう。
![その後の検定(Tukey)の出力結果](https://toukeidesign.sozaiya-san.com/wp-content/uploads/2021/07/advance_stats15-7.png)
Tukeyの出力結果から、組み合わせごとのP値を確認します。どの組み合わせもP値は0.0000…ということがわかりました。
今回の結果は「リア充の充実度は71.6±8.3、ふつうは44.9±9.5、非リア充は14.9±9.2であり、すべての組み合わせで有意な差が見られた(P<0.001)」となりました。
さらに挑戦してみよう!一元配置分散分析
これで一元配置分散分析は終わりです。せっかくなので下記から練習してみてください。このままのデータセットで練習できます。
また、一部の問題は条件式を利用するので、下記の記事から勉強しておくことをお勧めします。