放送大学

二要因の分散分析

放送大学「心理統計法」第11章　複雑な分散分析

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スコア<-c(5,4,4,3,3,2,4,4,2,1,4,5,2,3,2,4,4,3,4,5,5,1,1,2,3,2,3,3,4,4,3,2,4,3,4,4)
ペン<-c(rep(c("A","B","C","D"),each=9))
紙<-c(rep(c(rep("a",3),rep("b",3),rep("c",3)),4))
d<-data.frame(ペン,紙,スコア)
library(knitr)
kable(d)
ペン 紙 スコア
A a 5
A a 4
A a 4
A b 3
A b 3
A b 2
A c 4
A c 4
A c 2
B a 1
B a 4
B a 5
B b 2
B b 3
B b 2
B c 4
B c 4
B c 3
C a 4
C a 5
C a 5
C b 1
C b 1
C b 2
C c 3
C c 2
C c 3
D a 3
D a 4
D a 4
D b 3
D b 2
D b 4
D c 3
D c 4
D c 4

アクティブデータセットをdに変更
平均値を図示

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plotMeans(d$スコア, d$紙,d$ペン, error.bars="none")

Ｒコマンダー　
統計量～平均～多元配置分散分析

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AnovaModel.1 <- (lm(スコア ~ ペン*紙, data=d))
Anova(AnovaModel.1)

整形するためにxtableパッケージを読み込む

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library(xtable)
print(xtable(Anova(AnovaModel.1)),type="html")






Sum Sq Df F value Pr(>F)
ペン 2.00 3 0.83 0.4917
紙 16.89 2 10.48 0.0005
ペン:紙 8.00 6 1.66 0.1755
Residuals 19.33 24
  • 紙質の違いが有意
  • ペンの違いは有意ではない
  • 交互作用も有意ではない

紙質の多重比較

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res<-pairwise.wilcox.test(d$スコア, d$紙, data.name="d", p.adjust.method="bonferroni")
library(knitr)
kable(res$p.value,digits=4)
a b
b 0.0038 NA
c 0.1118 0.0367
  • a,bとb,cが有意