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単純主効果の検定
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自分の主張に都合を合わせてデータ解析法を選んではいけません。 分散分析の場合、原則として交互作用が有意であるかどうかから判断していかなければなりません（最も複雑なモデルから解析するという原則）。交互作用が有意でなければ、続いて主効果が認められるかどうかを探っていくことになります。 Y = X1 + X2 + X1*X2 # 交互作用X1*X2が有意なら終わり、そうでなければ加法モデルを考える Y = X1 + X2 # 主効果が有意であるか、両方とも有意ならば加法モデルである Y = X1 # どちらか一方しか有意でなければ、1つの要因がYの変動を説明しているという単純なモデルになる Y = μ # どの要因も有意でなければ、全平均を当てはめたモデルが正しいということになる。 > Ａの各水準におけるＢの単純主効果の検定 これは交互作用の検定ですよ。分かりやすくいえば、交互作用とは「要因Aのある水準と要因Bのある水準の組み合わせの下において、極端に大きな効果をもたらす」ということです。
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