二元配置分散分析とは？
双方向ANOVA検定は、連続的な結果変数に対する2つの名目予測変数の効果を決定するために使用される統計検定です。 ANOVAは、分散分析と、従属変数に対する独立変数の効果の違いのテストを表します。
双方向ANOVAは、従属変数に対する2つの独立変数の効果をテストします。 双方向ANOVAテストは、期待される結果に対する独立変数の効果と、結果自体との関係を分析します。 ランダムな要因はデータセットに統計的な影響を与えないとみなされ、体系的な要因は統計的に有意であるとみなされます。
ANOVAを使用することで、研究者は結果の変動が偶然によるものなのか、分析の要因によるものなのかを判断できます。 ANOVAには、金融、経済、科学、医学、社会科学の分野で多くの用途があります。
二元配置分散分析の基本
ANOVAテストは、特定の結果に影響する要因を特定する最初のステップです。 ANOVAテストが実行されると、テスターは、データセットの変動性に統計的に貢献している系統的要因についてさらに分析を実行できる場合があります。 双方向ANOVAテストでは、従属変数の2つの独立変数の結果が明らかになります。 その後、ANOVAテストの結果は、回帰式全体の有意性に関するFテストで使用できます。
分散の分析は、変数の相互の影響をテストするのに役立ちます。 複数の2サンプルt検定に似ています。 ただし、タイプ1エラーが少なくなり、さまざまな問題に適しています。 ANOVAは、各グループの平均を比較することで差異をグループ化し、分散をさまざまなソースに分散することを含みます。 被験者、テストグループ、グループ間およびグループ内で使用されます。
重要なポイント
- 二元配置分散分析は、一元配置分散分析（分散分析）の拡張であり、従属変数の2つの独立変数の結果を明らかにします。二元配置分散分析検定は、独立変数の効果を分析する統計的手法です。 ANOVAは、金融経済学、科学、医学、および社会科学で多くの用途を持っています。
ANOVAと二元配置ANOVAの違い
分散分析には、一方向（または単方向）と双方向（双方向）の2種類があります。 一方向または双方向は、分散分析テストの独立変数の数を指します。 一元配置分散分析では、唯一の要因が唯一の応答変数に与える影響を評価します。 すべてのサンプルが同じかどうかを判断します。 一元配置分散分析は、3つ以上の独立した（無関係な）グループの平均間に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために使用されます。
二元配置分散分析は、一元配置分散分析の拡張です。 一方向では、従属変数に影響を与える独立変数が1つあります。 双方向ANOVAでは、2つの独立者がいます。 たとえば、双方向ANOVAを使用すると、会社は給与とスキルセットなど、2つの独立した変数に基づいて労働者の生産性を比較できます。 2つの要因間の相互作用を観察するために使用されます。 2つの要因の影響を同時にテストします。
3因子ANOVAは、3因子ANOVAとも呼ばれ、結果に対する3つの因子の効果を決定する統計的手段です。
