東京大学教養学部統計学教室『統計学入門』東京大学出版会、1991. 涌井良幸、涌井貞美『Excelで学ぶ統計解析』ナツメ社、2003. 2015年12月16日更新
小西 善二郎
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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
こんにちは。
GMOアドマーケティングのK.
情報処理技法（統計解析）第12回
《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. [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. 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.
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 ですが、今回は奇しくもすべて自由度1, 4の組み合わせであり、7. 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. 7になります。 これらの計算結果を表にすると以下のようになります。 以上のようにF検定の結果、肥料と土にはそれぞれ有意差があるため効果があることが分かります。 そして交互作用は有意差が見られないので、交互作用は無いという事が分かります。 エクセルで分散分析しよう まず、 データタグ の データ分析 をクリックし、 分散分析:繰り返しの有る二元配置 を選択します。 データ範囲 を指定します。 行数 は繰り返しの反復数を入力します(要は一条件当たりの N数 です)。 結果が出力されます。注目すべきは下方に位置されている表のP-値です。 標本 が土で、 列 が肥料に当たります(これが分かりづらい)。 当初の分析結果通り、P-値が有意水準α=0. 05を下回っている項目は土と肥料です。 交互作用は認められません。 まとめ 二元配置分散分析は使えるようになると、 交互作用の有無を見つけることが出来ます 。 交互作用が分かると、もしかしたらものすごい発見に繋がるかもしれません。 分析作業自体はエクセルで、極めて短時間で実施出来ますので、ぜひ使用してみて下さい。 統計学をうまく使うために・・・ 「先ほど紹介された手法を使って業務改善を行うぞ!」 と今から試そうとされているアナタ。 うまくいけば問題ありませんが、そうでない場合はコチラ 統計学を活かす 解析しやすい数値化のノウハウ 統計学の知識を持っていてもうまくいかない場合というのは、そもそも相対する問題がうまく数値化、評価が出来ない場合というのが非常に多いのです。 私もこれまでそのような場面に何度もぶち当たり、うまく解析/改善が出来なかったことがありました。 このnoteはそんな私がどのように実務で数値化をし、分析可能にしてきたかのノウハウを公開したものです。 どんな統計学の本にも載っていない、生々しい情報満載です。 また、私の知見が蓄積されたら都度更新もしていきます!! 買い切りタイプなのでお得です。 ぜひお求めくださいな。
[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
二元配置分散分析の結果をどう解釈してアクションに繋げるかについてです。その中でP値が一番重要で、P値を理解するには「帰無仮説」という概念を知るのも必要です。そのP値と帰無仮説は分かり難いので図解で分かりやすく説明してます。
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
(動画時間:6:37)
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第一話: 分散分析とは?わかりやすく説明します【エクセルのデータ分析ツール】前編:結果を出すところまで
第二話:← 今回の記事
二元配置分散分析の結果の重要ポイントは?
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. 55 有意差あり
交互作用 10. 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. 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
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特殊歯科・口腔外科診療は取り扱う疾患が幅広く、舌がんに代表される頭頸部悪性腫瘍、顎骨腫瘍・囊胞・顎・口腔の外傷、顎炎や口腔~頚部におよぶ蜂窩織炎などの重症感染症、顎変形症(受け口)・舌痛症・インプラント治療など多岐に渡ります。最近では周術期や入院患者さんの口腔ケアや摂食嚥下などチーム医療への介入も積極的に行っています。
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