分散分析 (ANOVA) は、主に研究や実験研究において、パラメトリック データを分析するために使用される強力な統計的手法です。ANOVA は、2 つ以上のグループの平均を比較するように設計されており、研究者がこれらのグループの平均間の有意差を特定するのに役立ちます。分析の複雑さに基づいて、ANOVA は主に一元配置分散分析と二元配置分散分析の 2 種類あります。
一元配置分散分析は、1 つの独立変数または要因を精査する場合に適用されます。3 つ以上のグループの平均を比較し、有意な差異が存在するかどうかを判断します。これは、グループ間の変動とグループ内の変動を対比する尺度である F 統計量を計算することで行われます。
対照的に、二元配置分散分析は、2 つの独立変数または要因を調べるときに使用されます。これにより、研究者はこれら 2 つの要因間の相互作用と、それが従属変数に与える影響を識別できます。二元配置分散分析では、各要因ごとに 1 つずつ、2 つの個別の F 統計が計算され、相互作用効果も調査されます。パラメトリック統計では、分散分析は複数のグループまたは要因を含むデータを分析するための包括的なツールです。グループ間の重要な違いを正確に特定するのに役立ち、さらにデータ分析と解釈を行うための貴重な洞察を提供します。
ANOVA は、特にパラメトリック統計における研究や実験研究に不可欠な要素です。平均を比較するための堅牢なフレームワークを提供し、グループ間または要因間の差異の重要性を判断するのに役立ちます。これにより、研究者はデータから意味のある結論を導き出すことができ、さまざまな分野で知識を深めることができます。
章から 2:
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2.7 : パラメトリックデータを分析するための統計的手法: ANOVA
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2.1 : 生物統計学: 概要
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2.2 : データ: 種類と分布
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2.3 : 中心傾向: 分析
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2.4 : データ: 変動性: 分析
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2.5 : 統計的仮説検定
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2.6 : 仮説検定における精度と誤差
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2.8 : パラメトリックデータを分析するための統計的手法: ANOVA
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2.9 : 仮説検定における統計的推論手法: パラメトリックデータとノンパラメトリックデータ
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2.10 : バイオ医薬品研究: 臨床研究の基本
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