単純 主 効果 の 検定 実験では、多くの場合、各独立変数の水準が2つ以上あります。この場合、2つの主効果を直接比較することは不可能です。代わりに、単純主効果の検定を使用して、一方の独立変数の各水準の効果を他方の独立変数の他の水準と比較できます。
単純な主効果を評価するために使用できる検定には、独立標本のt検定、一元配置分散分析、反復測定分散分析など、いくつかの異なる検定があります。これらのテストにはそれぞれ長所と短所があるため、手元にあるデータと研究課題に最も適したテストを選択することが重要です。
主効果をどのように調べますか?
各主効果と交互作用の平均を比較するには、統計的検定を使用する必要があります。1つの変数の2つの平均が異なる場合、主効果があります。他の変数の2つの平均が異なる場合、主効果があります。
簡単な主効果検定を実行するには、下のスクリーンショットに従って、一般線形モデルの分析>>単変量をクリックします。単変量ダイアログボックスが開きます。現在の SPSS セッションで同じデータセットに対して双方向分散分析を実行しなかった場合は、次のように設定できます。
EM平均をクリックします
「続行」 をクリックして下さい
単純効果分析とは
交互作用効果が存在する場合、一方の変数の効果を他方の変数の異なる水準で調べることが重要です。これにより、2つの変数間の関係と、それらが互いにどのように相互作用するかをより完全に把握できます。
単純効果は、2 番目の独立変数の 1 つの水準内の 1 つの独立変数の効果です。言い換えれば、2番目の独立変数の水準によるのは、2つのグループ間の平均の差です。
単純効果と主効果とは何ですか?
主効果には周辺平均の比較が含まれ、単純効果には細胞平均の比較が含まれます。相互作用には、単純な効果の比較が含まれます。
単純効果が有意な場合は、p値を報告し、効果のパターンを記述する必要があります。これには、どの平均が他の平均よりも高かったかが含まれます。差(253ポイントなど)を報告する場合は、読者が推定値の精度を理解できるように、95%信頼区間も報告する必要があります。
ANOVAの主な効果は何ですか?
一言で言えば、主効果は従属変数に対する独立変数の効果であり、他の独立変数の水準全体で平均化されます。これは、対照実験における異なる変数間の関係を理解するのに役立ちます。
使用する統計的検定を決定するときは、使用するデータのタイプを考慮することが重要です。カテゴリデータはカイ二乗などの検定を使用して分析でき、順序データはクラスカル-ウォリス検定などのテストを使用して分析できます。区間データは、t検定のようなパラメトリック検定を使用して分析するために正規分布している必要があります。
単純な主効果は事後と同じです
データ分析には、アプリオリと事後分析の2つの主要なタイプがあります。データが収集される前に、先験的なデータ分析が実施されます。このタイプの分析では、調査と仮定に基づいて何が起こるかについて予測します。事後データ分析は、データが収集された後に行われます。このタイプの分析では、データを調べて実際に何が起こったかを確認します。
主効果は、従属変数に対する 1 つの独立変数の効果です。他の独立変数の効果は無視されます。
2×2要因計画で何を検定しますか?
2×2要因計画は、1つのサンプルで2つの介入の有効性をテストするための強力なツールです。このデザインは、2つの治療の効果をより効率的に比較するために臨床試験でよく使用されます。たとえば、2×2要因計画を使用して、1回の試験でアスピリンとクロニジンの効果を比較することができます。このタイプのデザインは、同様の作用機序を持つ可能性のある治療法をテストする場合に特に役立ちます。
2×2要因計画は、1つの従属変数に対する2つの独立変数の効果を調査する方法を提供します。このタイプの計画は、研究者が2つの独立変数が互いにどのように相互作用して従属変数に影響を与えるかを理解することに関心がある場合に特に役立ちます。
2×3要因計画にはいくつの主効果がありますか
2×3要因計画は、研究者が1つの従属変数に対する2つの独立変数の効果を研究できるようにする実験計画です。このタイプの計画では、1つの独立変数には2つの水準があり、もう1つの独立変数には3つの水準があります。この計画は、研究者が各独立変数の主効果と2つの独立変数間の交互作用を調べることができるため、強力です。
順序効果が発生する理由はいくつかありますが、制御が難しいことで有名です。考えられるいくつかの理由には、倦怠感と練習が含まれます。1回または2回のテスト後に倦怠感が始まる可能性があり、参加者はテスト環境に慣れ、結果としてパフォーマンスが向上する可能性があります。
4つの主な効果は何ですか?
物理学では、オブジェクトを操作するための4つの基本的な方法があります:移動するオブジェクトを停止するか、静止しているオブジェクトを移動するか、移動するオブジェクトの方向を変更するか、オブジェクトの形状を変更することができます。これらの4つの相互作用のそれぞれを使用して、興味深く有用な効果を作成できます。
2×2計画には、2つの独立変数と2つの主効果があります。最初の主効果は、従属変数に対する最初の独立変数の効果です。2 番目の主効果は、従属変数に対する 2 番目の独立変数の効果です。
二元配置分散分析に含まれる単純な主効果の数
二元配置分散分析では、平方和(SS)を3つの成分に分割できます。
平方和 (合計) = 平方和 (行) + 平方和 (列) + 平方和 (誤差)
SS(合計)は平方和の合計です
SS(行)は行の平方和(つまり、J因子)です。
SS(列)は列の平方和です(つまり、K係数)
SS(誤差)は誤差の平方和です
行と列の主効果は次式で与えられます。
行: 平方和 (行) / DF (行)
列: 平方和 (列) / df (列)
ここで、df(行) と df(列) はそれぞれ行と列の自由度です。
誤差項は次式で与えられます。
エラー: SS (エラー) / df (エラー)
ここで、df(エラー)はエラーの自由度です。
イータ二乗は、従属変数の分散のどれだけが独立変数によって説明されるかの尺度です。これは、合計分散に対するグループ間分散の比率です。
分散分析の2つの主な効果は何ですか
要因分散分析を実施する際には、主効果と交互作用効果の両方を考慮することが重要です。この例では、量と性別の2つの主な効果があります。要因分散分析では、因子間の交互作用効果を調べることもできます。交互作用効果は、ある因子の差が他の因子の水準に依存する場合に存在すると言われます。
ANOVAは、従属変数に対する2つ以上の独立変数の効果を検定するために使用される統計ツールです。この研究のコンテキストでは、従属変数は測定変数であり、独立変数は2つの名義変数です。最初の帰無仮説は、測定変数の平均が最初の名義変数の異なる値に対して等しいと仮定します。2番目の帰無仮説は、2番目の名義変数の異なる値に対して平均が等しいと仮定します。3番目の帰無仮説では、2つの名義変数間に交互作用はない(一方の名義変数の効果は他方の値に依存しない)と仮定します。
二元配置分散分析の計算時に実行される主効果の検定の数
単純主効果と主効果って同じですか？
主効果:他の要因の水準をプールしたときの効果
単純主効果:一方の要因の各水準における他方の要因の主効果これであってんのかな
— おちゃ (@ocha__cha03) March 11, 2022
二元配置分散分析では、実際には3つのF検定が行われます。最初の2つのF検定は、各因子の主効果に対するものです。最後のF検定は、2つの因子間の交互作用に関するものです。
1つのカテゴリ独立変数と1つの量的従属変数に関するデータを収集した場合は、一元配置分散分析を使用する必要があります。独立変数は、少なくとも3つの水準(すなわち、少なくとも3つの異なるグループまたはカテゴリ)を有するべきである。
最後の言葉
単純な主効果の評価に使用できる検定には、t検定、分散分析(ANOVA)、F検定など、さまざまな検定があります。一般に、これらの検定は、2つ以上のデータグループ間に有意差があるかどうかを判断するために使用されます。有意差がある場合、帰無仮説は棄却され、対立仮説が受け入れられます。
単純主効果の検定は、2つ以上のグループ平均の間に有意差があるかどうかを決定するために使用されます。これらの検定は、最初に全体平均を計算し、次に各グループ平均と全体平均の差を決定することによって実行されます。差が有意な場合、帰無仮説は棄却され、対立仮説は受け入れられます。