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GMOアドマーケティングのK.
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二元配置分散分析表の結果の解釈の仕方 後編：Ｐ値の見方 | 業務改善＋Ｉｔコンサルティング、Econoshift
05未満なので、有意水準5%で有意であり、練習方法の違いによる速度差がないという帰無仮説
は棄却され、練習方法の違いによる速度差があるという対立仮説
が採択されます。
ソフトについては、
値が0. 05以上なので、有意水準5%で有意ではなく、ソフトの違いによる速度差がないという帰無仮説
は棄却されず、ソフトの違いによる速度差があるという対立仮説
も採択されません。
分析の結果:
タイピングには、練習方法の違いによる速度差があると言えるが、ソフトの違いによる速度差があるとは言えない。
次に、「繰り返しあり」の表について、分散分析を行います。
30
は交互作用(練習方法とソフトの組み合わせ)による速度差がないとし、対立仮説
31
は交互作用による速度差があるとします。
分散分析(4)
交互作用(練習方法とソフトの組み合わせ)については、
値が0.
情報処理技法（統計解析）第12回
SE、平均+SDが出力されます。
各水準の平均値グラフ
薬剤とブロックのそれぞれについて各水準の平均値の折れ線グラフが出力されます。
等分散性の検定
等分散性の検定として、ルビーン検定の結果が出力されます。今回のように繰り返し数が1の場合(繰り返しがない場合)、検定統計量を計算することができません。ルビーン検定を行うには、繰り返し数が3以上の水準組合せが1つ以上必要です。
分散分析表
分散分析表として各因子の平方和、自由度、平均平方、F値、P値、判定結果が出力されます。今回のように繰り返し数が1の場合(繰り返しがない場合)、因子Aと因子Bの交互作用は発生しないので出力されません。
多重比較検定
Tukeyの方法による多重比較の結果が出力されます。
考察
分散分析の結果、因子(列)のP値が0. 0046なので、有意水準5%で薬剤による効果には違いがあると言えます。また、因子(行)のP値も0. 0242なので、5%の有意水準で有意となり、体重でブロックを設けたことに意味があると言えます。
多重比較検定の結果、薬剤1と薬剤3、薬剤2と薬剤3については有意水準5%で効果に違いがあると言えます。また、ブロック1とブロック5、ブロック3とブロック5についても有意水準5%で効果に違いがあると言えます。
※ 掲載している画像は、エクセル統計による出力後に一部書式設定を行ったものです。
ダウンロード
この解析事例のExcel ファイルのダウンロードはこちらから → このファイルは、 エクセル統計の体験版 に対応しています。
参考書籍
石居 進, "生物統計学入門", 培風館, 1995. 森 敏昭, 吉田 寿夫, "心理学のためのデータ解析テクニカルブック", 北大路書房, 1990. 永田 靖, 吉田 道弘, "統計的多重比較法の基礎", サイエンティスト社, 1997. [社内統計学勉強会]Excelで繰り返しのある二元配置を分析 | GMOアドパートナーズグループ TECH BLOG byGMO. 繁桝 算男, 森 敏昭, 柳井 晴夫, "Q&Aで知る統計データ解析―DOs and DON'Ts", サイエンス社, 2008. 丹後 俊郎, "医学への統計学(統計ライブラリー)", 朝倉書店, 2013. 山内 光哉, "心理・教育のための分散分析と多重比較―エクセル・SPSS解説付き", サイエンス社, 2008. 関連リンク
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二元配置分散分析─エクセル統計による解析事例 | ブログ | 統計Web
/VE
有意確率P
Pr(F≧F0(? )) 棄却域境界値
F( Φ?, ΦE;0. 01)
変動要因
変動
自由度
分散
観測された分散比
P-値
F 境界値
標本(草:A)
1389. 6
694. 8
17. 37
0. 0 00125
3. 68232
列(餌:B)
412. 8
103. 2
2. 58
0. 079965
3. 情報処理技法（統計解析）第12回. 055568
交互作用A☓B
998. 4
8
124. 8
3. 12
0. 0 27486
2. 640797
繰り返し誤差 E
600
40
合計
3400. 8
29
手順5.各組み合わせの平均値を計算されるので、これを利用してグラフ化します。
交互作用がなければ、3 番目の草 が良いという結論ですが、とうもろしと相性が悪い。
交互作用がある為、草と餌の両方を見て2 番めの草と、とうもろこしの組み合わせ が良いと結論付けます。
まとめ
交互作用とは2つの因子が組み合わさることで初めて現れる相乗効果。
結婚している人たちが離婚する割合は、3組に1組ではなく、
約0. 5パーセントって知ってました? 相乗効果を発見するって何だかロマンチックですね 😛
ネットで多く目にするのは読み合わせでしょうか。次々と関連記事を読み続ける人が多ければ、
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[社内統計学勉強会]Excelで繰り返しのある二元配置を分析 | Gmoアドパートナーズグループ Tech Blog Bygmo
17 1 2. 03 0. 17
V2 100. 33 2 5. 04 0. 02 *
V1:V2 200. 33 2 10. 07 0. 001 **
Residuals 179. 00 18
[分散の欄]
変動を自由度で割ったものが分散(不偏分散:母集団の分散の推定値)となる. [観測された分散比の欄]
第1要因,第2要因,交互作用の分散を各々繰り返し誤差の分散で割ったもの. [F境界値]
各々の分散比が確率5%となる境界値
例えば,第1要因の分散/繰り返し誤差の分散は,分子の自由度が1,分母の自由度が18だから,ちょうど5%の確率となる分散比は FINV(0. 05, 1, 18)=4. 41
観測された分散比がこの値よりも大きければ,第1要因による効果が有意であると見なす. 第1要因 2. 03FINV(0. 05, 2, 18)=3. 二元配置分散分析─エクセル統計による解析事例 | ブログ | 統計WEB. 55 有意差あり
交互作用 10. 07>FINV(0. 55 有意差あり
[P-値]
観測された分散比がその分子と分母に対して発生する確率を表す. 「観測された分散比」が「F境界値」よりも大きいかどうかで判断してもよいが,P値が0. 05よりも小さいかどうか判断してもよい. この値は FDIST(観測された分散比, 分子の自由度, 分母の自由度) を計算したものを表す. 第1要因 FDIST(2. 03, 1, 18)=0. 17>0. 05 有意差なし
第2要因 FDIST(5. 04, 2, 18)=0. 02<0. 05 有意差あり
交互作用 FDIST(10. 07, 2, 18)=0. 001>0. 05 有意差あり
・第1要因の変数はA1,A2の2個あるが,それらの平均が全体の平均になるように決めるとき,1つの変数の値を決めるともう一方の変数の値は決まるから,自由度は変数の個数2−1となる. 第1要因(標本)の自由度 df A =2−1=1
・第2要因の変数はB1,B2,B3の3個あるが,それらの平均が全体の平均になるように決めるとき,1つの変数の値を決めるともう一方の変数の値は決まるから,自由度は変数の個数3−1となる. 第2要因(列)の自由度 df B =3−1=2
・交互作用の変数はA1B1,A1B2,... ,A2B3の6個あるが,行の平均及び列の平均が観測された値となるように決めるとき,自由度は(2−1)×(3−1)となる. 交互作用の自由度
df A ×df B =(2−1)×(3−1)=2
一般に,右図のようなm×n個のセルの値を決めるときに,行の平均,列の平均が指定された値となるように決めるには,(m−1)×(n−1)個の変数は自由に決められるが残りは自動的に決まる.したがって,自由度は(m−1)×(n−1)となる. ・繰り返し誤差の変数は6×4個あるが,交互作用の平均が指定された値となるように決めると,各相互作用の中で1個は自動的に決まってしまうので,繰り返し誤差の変数は6×3個が自由に決められる. 繰り返し誤差の自由度 6×3=18
・合計の自由度はこれら全部の和となるが,一般に第1要因がm個の変数,第2要因がn個の変数,繰り返しの個数Nのとき,
第1要因の自由度 m−1
第2要因の自由度 n−1
交互作用の自由度 (m−1)(n−1)
繰り返し誤差の自由度 mn(N−1)
合計の自由度 m−1
+n−1
+nm−m−n+1
+nmN−mn
=nmN−1
図8
図9
分散分析表 変動要因
変動
自由度
分散
観測された分散比
P-値
F 境界値
標本
20. 17
1
2. 03
0. 17
4. 41
列
100. 33
2
50. 17
5. 04
0. 02
3. 55
交互作用
200. 33
100. 17
10. 07
0. 001
繰り返し誤差
179. 00
18
9. 94
合計
499. 83
23
図10
Anova Table (Type II tests)
Response: V3
Sum Sq Df F value Pr(>F)
V1 20.
《各々の数値》
[変動の欄]
・全変動[平方和ともいうSum of Square, SSと略される]
=(各々の値-全体の平均) 2 の和
図6の表がワークシート上のA1~D9の範囲にあるとき(数値データの部分がB2:D9の範囲にあるとき)・・・以下においても同様
全体の平均 m=60. 92 を使って,
(59−m) 2 +(60−m) 2 +(56−m) 2 +···+(63−m) 2
を計算したものが 499. 83 になる. ・標本と書かれているものは第1要因に関するもの,列と書かれているものは第2要因に関するものになっているので,第1要因による変動は標本と変動が交わるセルの値になる. Rコマンダーでは変数1ということでV1と書かれるもののSum Sq. 第1要因に関する平均を
AVERAGE(B2:D5)=61. 83=m A1
AVERAGE(B6:D9)=60. 00=m A2
と書くと
(m A1 −m) 2 ×12+(m A2 −m) 2 ×12
を計算したものが 20. 17 になる. ・第2要因による変動は列と変動が交わるセルの値になる. Rコマンダーでは変数2ということでV2と書かれるもののSum Sq. 第2要因に関する平均を
AVERAGE(B2:B9)=59. 00=m B1
AVERAGE(C2:C9)=60. 00=m B2
AVERAGE(D2:D9)=63. 75=m B3
(m B1 −m) 2 ×8+(m B2 −m) 2 ×8+(m B3 −m) 2 ×8
を計算したものが 100. 33 になる. ・第1要因と第2要因の2×3組の各々について(各々N=4件のデータがある)その平均と全体平均との変動が交互作用の変動になる. RコマンダーではV1:V2と書かれる. ・全変動のうちで第1要因,第2要因,交互作用の変動によって説明できない部分が誤差の変動(繰り返し誤差,個別のデータのバラつき)になる. RコマンダーではResiduals(残余)と書かれる. 変動の欄で,
(合計)=(標本)+(列)+(交互作用)+(繰り返し誤差)
(合計)−(標本)−(列)−(交互作用)=(繰り返し誤差)
499. 83−20. 17−100. 33−200. 33=179. 00
[自由度の欄]
検定においては,各々の変動の値となるように各変数を動かしたときに,その変動の値が実現される確率が大きいか小さいかによって判断するので,自由に決められる変数の個数(自由度)は平均の数だけ少なくなる.
詳しくはこちら
閉店・休業・移転・重複の報告
広島県東部運転免許センター コロナ
management
マネジメント
広島県東部運転免許センター PFIアドバイザリー
2018. 03. 31
施設名
広島県警察本部広島県東部運転免許センター
業務名
(仮称)広島県東部運転免許センター整備に伴うPFIアドバイザリー業務
場所
広島県福山市
設計期間
平成17年8月24日~平成19年3月31日
事業主体
広島県(警察本部)
広島県東部地区の運転免許業務は、福山試験場において免許試験業務や日曜日のみの免許更新業務を行っていましたが、建物が老朽化し、かつ、駐車場も十分に確保されておらず、利用者から再整備を望む声が高まっていました。
そこで広島県は、福山試験場を(仮称)広島県東部運転免許センターと位置付けて再整備することとし、運転免許の即日交付の拡大、更新時講習をはじめとした交通安全教育の充実、来庁者の駐車場の確保等、運転免許に係る行政サービスの向上と業務の効率化を図ることとしました。
事業手法はPFI方式が採用され、EJECはPFIアドバイザーとして、PFI法に基づく実施方針の作成、特定事業の選定、入札公告の作成、事業者選定、実施契約の締結などの発注者の支援を行いました。
事業スケジュール
EJEC担当業務
2006年11月
実施方針の公表
PFI事業モニタリング委託業務
2007年2月
特定事業の選定の公表
2007年11月
優先交渉権者の決定
―
2008年3月
事業契約締結
広島県東部運転免許センター 受付時間
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店名
東部運転免許センター 食堂
TEL
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住所
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営業時間
8:30~15:00
定休日
土曜日・祝日
お支払い情報
平均予算
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