メモ:分散分析:2要因分散分析対応なし
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2要因の分散分析 対応なし
要因が2つで、1つ1つの観測値がすべて別人の場合の分散分析。教科書の例では、国別の男女で3カ国の男女についてそれぞれ観測値がある。各国の男女に対応はないし、国の間でも対応がない。つまり、観測値はすべて別人のもの。
まずはデータ。見やすい表で整理した場合。
| 男性 | ||
|---|---|---|
| 日本 | 韓国 | 米国 |
| 3 | 4 | 6 |
| 3 | 3 | 6 |
| 1 | 4 | 6 |
| 3 | 5 | 4 |
| 5 | 7 | 8 |
| 女性 | ||
|---|---|---|
| 日本 | 韓国 | 米国 |
| 6 | 2 | 3 |
| 6 | 6 | 2 |
| 5 | 3 | 3 |
| 4 | 6 | 2 |
| 6 | 4 | 1 |
分析用データは、ID、性別、国、スコア変数を作成して入力していく。
| ID | 性別 | 国 | スコア |
|---|---|---|---|
| 1 | 男 | 日本 | 3 |
| 2 | 男 | 日本 | 3 |
| 3 | 男 | 日本 | 1 |
| … | |||
> ID <- rep(1:30);
> SEX <- c(rep("男", 15), rep("女", 15));
> CN <- rep(c(rep("日本", 5), rep("韓国", 5), rep("米国", 5)), 2);
> SCORE <- c(3,3,1,3,5,4,3,4,5,7,6,6,6,4,8,6,6,5,4,6,2,6,3,6,4,3,2,3,2,1);
> df <- data.frame(ID=ID, SEX=SEX, CN=CN, SCORE=SCORE);
> df
ID SEX CN SCORE
1 1 男 日本 3
2 2 男 日本 3
3 3 男 日本 1
4 4 男 日本 3
5 5 男 日本 5
6 6 男 韓国 4
7 7 男 韓国 3
8 8 男 韓国 4
9 9 男 韓国 5
10 10 男 韓国 7
11 11 男 米国 6
12 12 男 米国 6
13 13 男 米国 6
14 14 男 米国 4
15 15 男 米国 8
16 16 女 日本 6
17 17 女 日本 6
18 18 女 日本 5
19 19 女 日本 4
20 20 女 日本 6
21 21 女 韓国 2
22 22 女 韓国 6
23 23 女 韓国 3
24 24 女 韓国 6
25 25 女 韓国 4
26 26 女 米国 3
27 27 女 米国 2
28 28 女 米国 3
29 29 女 米国 2
30 30 女 米国 1
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