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.
36で36%ですので5%以上ですので帰無仮説を棄却出来ません。つまりクリスピーだろうと普通の衣だろうとスコアに影響は無かったという事です。 一つ上の「標本」とは横方向の事で辛口と普通味についてです。そのP-値は0. 08、つまり8%でさっきより帰無仮説になる確率は低いですが、5%より高いので辛口と普通味だけでスコアの違いがあったとは言えないのです。 最後にその下の「交互作用」を見るとP-値は0. [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. 01、つまり1%です。5%より低くて帰無仮説を棄却出来ます。ですので違いが無いとは言えない、つまり違いがあると言う事です。 二元配置分散分析をどう解釈し、実務に活かすか。 これを踏まえて各試作品の平均点を見てみましょう(下図参照)。辛口クリスピーチキンが一番点数が高いですね。 先ほど交互作用での違いがあることが分かってますので、中途半端に辛口にするだけとかクリスピーにするだけにするよりも辛口クリスピーにして売った方がいいという結論が出たわけです。 分散分析の制限 今回のデータは要因が二つで、各要因は二水準しかなかったので、分散分析とデータ群の平均を比べる事で水準間の優劣を判断できました。 しかし一要因に水準が3つ以上あると、比べる群間が3つ以上になり帰無仮説を棄却したとしても、「全データ群の平均値が等しいとは言えない」と分かるだけで、違いのあるデータ群間までは特定出来ないのです。 それでは一要因に水準が3つ以上あると分散分析は使えないのでしょうか?そうではないです。「データ群に違いが無いのを調べたい時」にこの分散分析を使う事が出来るのです。 それでも水準が3つ以上でどこに違いが有るかを調べたい時にはどうしたら良いのでしょうか? エクセルのデータ分析ツールでは出来ませんが、多重比較法をエクセル関数でやる事は出来ます。しかし多重性とかの統計の高度な知識が必要となります。これに関してはリクエストがあればまた動画を作ります。 データ群を比べる検定の種類 今回の分散分析の話は難しいので表にまとめました。これは全てエクセルでやる場合です。 比べるデータ群が二つだけの時、つまり2水準の要因が一つだけの時はT検定が使えます。 一要因だけど水準が3つ以上の時は一次元配置分散分析が使えますが、これは違いの無い事を調べたい時です。 二要因で合計4水準の時は二元配置分散分析で調べられます。二要因で各要因の水準が三つ以上になる時はデータ群に違いが無いのを調べたい時に分散分析は使えます。 しかし詳細を知りたい時や三要因以上のときはやはり、多重比較法を使わなければいけません。 今回は難しい内容をかなり簡略化しています。統計の専門家の皆さんから違うご意見があるかもしれません。その時はコメント欄でご指摘をお願いします。そこで皆さんと議論を深めて行きたいと思います。 「こちらの記事も読まれてます 。 」 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 単回帰分析の結果の見方(エクセルのデータ分析ツール)【回帰分析シリーズ2】
こんにちは。 GMOアドマーケティングのK.
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. 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. 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. 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 エクセル統計|製品概要 エクセル統計|搭載機能一覧 エクセル統計|二元配置分散分析 エクセル統計|無料体験版ダウンロード
ざっと計算してみると、こんな感じ。 やはり大学職員だとボーナスがかなり熱いです。年間2回で平均130万円ずつの支給。 実態 大学職員の求人で採用が多いのは6月と12月!【100名以上が内定】 大手私立大学だともっと年収が高いのですが、仕事内容の割には、十分もらってるかなという感じですかね。 ノルマも出世競争も無い大学職員という世界で、30代年収1, 000万円みたいなのを目指さないのであれば、十分です。 ちなみに、残業をもっとやったら稼げると思います。 なんせ、2020年の年間総残業時間は30時間だったので、毎月平均3時間の残業でした。 残業の割合については、次で月別の状況を公開します。 大学職員の残業時間を月別で算出してみた結果【年間50時間以下】 2020年における、大学職員の残業時間を月別に算出してみました。 まず結論からお伝えすると、2020年の年間総残業時間は30時間でした。 注意! 大学職員の給料が高いのは、どこも一緒ですが、残業時間についてはかなり個人差があります!
このころは、今ほど大学数も多くなかったため、大学は大きな利益を上げることができました。 世の中はちょうどバブル景気から一転、バブルが弾けたくらいのころ。逆に、大学はむしろバブル景気だったわけです。 その時代に上昇したボーナスの支給月数がほとんどそのまま維持されて、今にいたるというわけなんです。つまり、極論すると、 大学ではまだバブル景気が続いているという話。 なるほど。さすがWさん。生き字引。生きる化石。(←悪口になってるぞ!)
なぜ大学職員の給料はあんなに高いのでしょうか? ある関関同立の大学事務の初任給は、基本給とボーナスだけで400万円(年収換算)近い金額です。各種手当などを含めると1年目から400万円を超え、45歳職員の平均年収は1000万円を軽く超えるようです。 総合商社やメガバンク、コンサルタントといったいわゆる激務高給の人たちと比べても遜色ない給与水準ですが、あまりにも話がうまいように思います。 何か裏があるのでしょうか?
マイスターです。 ■大学職員の給与は高すぎる?
……という職員の方をご存じでしたら、その方が人材育成のモデルになるくらい、学内外で誉めまくってあげてください。 給与が高すぎると言われたから、下げるかどうか考える、という発想ではなく、 給与に見合う水準まで、全体の業務レベルを引き上げることを考える。 その方が、はるかに建設的で、前向きな議論だと思います。 以上、現在は特にどの大学の利害にも関わらない、一人の元・大学職員の意見でした。 結論というものは特になく、あくまでも一意見です。 ぜひ、皆さんの意見もぜひお聞かせください。 大学職員という仕事は今、大きく変わろうとしています。新しい「常識」を作っていかなければならない部分もあるでしょう。その過程で、こうして意見を出し合うのは、大切なことだと思います。 大学の教職員の方々や、大学職員を目指している方々のご意見も、伺ってみたいです。 以上、マイスターでした。 ※この記事は、 現役高校生のための予備校「早稲田塾」 在籍当時、早稲田塾webサイト上に掲載したものです。