ベストアンサー ※ ChatGPTを利用し、要約された質問です（原文：分散分析の主効果と交互作用） 分散分析の主効果と交互作用 2007/12/12 16:00 このQ&Aのポイント 要因Aと要因Bの主効果には有意差があります。要因Aと要因Bの交互作用にも有意差があります。要因Aの影響は非常に支配的であり、交互作用による制限も存在します。 分散分析の主効果と交互作用 二元配置分散分析結果について質問します。 要因Aの主効果 → 有意差あり 要因Bの主効果 → 有意差あり A*Bの交互作用 → 有意差あり となりました。 そこでF値の大きさを見たのですが、 要因A >> 要因B > A*B となっています。 要因AのF値は他2つに比べて10倍以上大きい値です。 この場合、「交互作用による制限は受けるが、要因Aの影響はかなり支配的である」 というような結論付けを行って良いものでしょうか。 実験の主旨としては、「有意差があるかないか」を言いたいわけではなくて、 「傾向があるかどうか」がいえればよいと思い、説得力を持たせるために検定を行っています。 質問の原文を閉じる 質問の原文を表示する みんなの回答 （1） 専門家の回答 質問者が選んだベストアンサー ベストアンサー backs ベストアンサー率50% (410/818) 2007/12/12 18:57 回答No.1 > 交互作用による制限は受けるが、要因Aの影響はかなり支配的である」というような結論付けを行って良いものでしょうか。 これはその通りですが、補足的なこととして、 > 「傾向があるかどうか」がいえればよいと思い、説得力を持たせるため という点に重点をおくのであれば、横軸に要因Aを、縦軸に観測値をとって要因B別に折れ線グラフを描いてみると良いですよ（いわゆる交互作用図というやつですね）。 質問者 お礼 2007/12/14 17:52 ありがとうございます。 交互作用図を書いてみます。 広告を見て全文表示する ログインすると、全ての回答が全文表示されます。 通報する ありがとう 0 カテゴリ 学問・教育数学・算数 関連するQ&A 分散分析 交互作用 主効果 分散分析結果について質問します。 独立変数A(ex.男女)とB(ex.自尊心の高低)が、 従属変数(ex.自分を美しいと思う程度)に与える影響について・・・ としたとき 要因Aの主効果 → 有意差あり 要因Bの主効果 → 有意差なし A*Bの交互作用 → 有意差あり となりました。 この場合の解釈の仕方(考察の書き方)を教えてください。 どうかよろしくお願いします。 分散分析の交互作用について はじめまして、 SPSSの三要因分散分析についてお尋ねします。 (1) A×B×Cの三要因分散分析を行いました。すべて2水準です。 結果、主効果、交互作用ともに有意さはありませんでした。 (2) 次にA×B×Dの分散分析を同様に行いました。 すると、A×Bの交互作用が有意でした。 (1)と(2)におけるAとBは同じデータなのに、なぜ(2)では交互作用が生じてしまったのでしょうか。 ちなみにA、Bは被験者内要因、C、Dは被験者間要因です。 ご教授の程、どうぞ宜しくお願い致します。 交互作用について 二要因の分散分析をしたところ、 要因Ａには有意差がでました。 要因Ｂには有意差がでませんでした。 ところがＡとＢの交互作用は有意でした。 こういう場合、なぜＡとＢの交互作用を検討することが重要なのでしょうか？ また要因Ａに有意差があり＝主効果 でよろしいでしょうか？ 統計に詳しい人だれかたすけてください・・・。 天文学のお話。日本ではどのように考えられていた？ OKWAVE コラム 3要因分散分析における単純交互作用について 3要因というか、多様因の分散分析で、 統計ソフトの操作などは理解できたのですが、 交互作用の解釈の仕方で非常に悩んでおります。 3要因の分散分析として２次の交互作用が見られた場合、 単純交互作用を調べた後、単純・単純主効果検定をしますよね？ この単純・単純主効果については、２要因の場合と同様に理解できるのですが、 単純交互作用については以下のようなことで悩んでいます。 単純交互作用が見られないとは、 「Aのどの水準においてもこの交互作用自体(B-C間の交互作用)が見られないということだろうか？」 それもと、 「交互作用は見られるが、Aのどの水準でもその交互作用に差がないということ」 を言うのだろうか？ という点です。 ２要因(各２水準)の場合、私の交互作用の解釈は 「A1水準で見られるB1とB2の違い、A2水準で見られるB1とB2の違いに差があれば、交互作用が見られる」 という解釈です。 この解釈を3要因に広げて考えると、 A・B・C(各2水準)の3要因が存在し、 A1の水準におけるB-C間の交互作用と、 A2の水準におけるB-C間の交互作用に差（違い）がなければ、 単純交互作用は見られないということになります。 （というか、私がそう考えてしまうだけなのですが・・・） 前述の例ですごく平たい言い方をすると、 「交互作用が見られなければ、単純交互作用はない」 ということか 「見られる交互作用にA水準が影響していなければ単純交互作用はない」 なのかと言う点で悩んでいます。 詳しい方、ご教授ください。 二要因分散分析の主効果の読み方について 二要因分散分析の主効果の読み方について プレテスト・ポストテスト と トリートメント・コントロールの２Ｘ２分散分析をSPSSで行いました。 その結果 プレテスト・ポストテストで有意 トリートメント・コントロールで有意なし 交互作用 有意なし このような場合、プレ・ポストグループに、実験のトリートメントしたグループと、コントロールグループのスコアが混在しているので、実験のトリートメントが有効であったとは言えないと思うのですが、主効果ってどんな意味があるのでしょうか。 また、この結果から、実験のトリートメントが有効だったというのには、どこを読んだらよいのでしょうか。 あるいは、 プレテスト・ポストテストで有意なし トリートメント・コントロールで有意あり 交互作用 有意なし のケースでもよいのですが。 たとえば、３要因だと、「その後の検定」とかinteractionが有意ならば、単純主効果の検定をして 実験の及ぼした影響がはっきりするのですが。 すみまんせんが、教えていただけますか。 心理学の交互作用について質問です。 性別（男・女）を要因A 年代(未成年・成人)を要因Bとします。 AとBによってコーヒーの好意度にちがいがあるか調べるとします。 要因Aと要因Bについて２要因の分散分析を実施した結果が 要因Aは有意な主効果あり 要因Bは有意な主効果なし 交互作用も有意な主効果なし だったとします。 そうすると、考察にて どのように書くものなのですか？ 主効果や、交互作用などの意味からしていまいちわかっていません。 統計が得意な方や心理学を専攻している方 よろしければ教えてください。 分散分析の交互作用グラフの解説 以下のリンク先の分散分析の交互作用グラフの解説をお願いします。 http://kogolab.chillout.jp/elearn/hamburger/chap7/sec3.html 主効果がある、ないの見方が理解できません。 →以降に、自分の見方を書きました。見方は適切でしょうか。 （１）～（５）は理解できましたが（６）が理解できません。 わかりやすく解説して頂けると幸いです。 ■交互作用のない場合 （１）Aの主効果もBの主効果もない。 →B水準のB1とB2を比較し、差がない。A水準のA1とA2を比較しても、差がない。 つまり、A、Bともに主効果がない。グラフは平行なため交互作用なし。 （２）Bの主効果のみ。 →B水準のB1とB2を比較し、差がある。A水準のA1とA2を比較しても、差がない。 つまり、B水準の主効果はある。A水準の主効果はなし。グラフは平行なため交互作用なし。 （３）A、Bともに主効果あり。 →B水準のB1とB2を比較し、差がある。A水準のA1とA2を比較し、差がある。 つまり、A、Bともに主効果がある。グラフは平行であるため、交互作用なし。 ■交互作用のある場合 （４）A、Bともに主効果があり、交互作用あり。 →B水準のB1とB2を比較し、差がある。A水準のA1とA2を比較し、差がある。 つまり、A、Bともに主効果がある。グラフは平行ではないため、交互作用あり。 （５）A、Bともに主効果があり、交互作用あり。 B水準のB1とB2を比較し、差がある。A水準のA1とA2を比較し、差がある。 つまり、A、Bともに主効果があるが、B1ではA水準の効果はなく、B２でのみA水準の効果がある。グラフは平行でないため、交互作用あり。 （６）交互作用のみ。 →B水準のB1とB2を比較し、差がある。A水準のA1とA2を比較し、差がある。 つまり、A、Bともに主効果がある？とおもいます。グラフも平行でないため交互作用もある。 （６）が理解できません・・・ よろしくお願いします。 分散分析の主効果について 現在anova4により分散分析を行っています。 今回の質問は、１要因３水準の場合です。 （ここでは、要因をA、水準をa,b,cの再生率とさせてください） 分析結果として、要因の主効果が有意だったので、 「水準間に差があるのか～」 と思って画面をスクロールさせていくと、 下位検定でライアン法による多重比較の結果は、 水準間の差のところはすべて(n.s.)と表示されていました。 このような場合、どう考察すべきなのでしょうか？ 私はてっきり、 「Aと言う要因の元で再生を行った場合、a,b,cの再生率に差が出る」 と言うような感覚で考えていましたが、 今回の場合はそれでは無理なようです。 また今回の下位検定では、 有意水準p=0.05で行っているのに、 p=0.0216613と言う値が提示されているところも（n.s.）でした。 これも何か重要なことなのでしょうか？ どうぞよろしくお願いします。 交互作用における単純主効果の結果の解釈が判りません 現在、卒論をまとめ中ですが、心理学実験の解釈に迷っています。 実験データからanova4を使ってA（被験者間6水準）・B（被験者内2水準）・C（被験者内8水準）の３要因の分散分析を行ったところ、AB・AC・BC・ABCとそれぞれに交互作用が認められました。交互作用における単純主効果の結果を見ると、下記のような結果があり、有意ではないのが判りますが、何を意味しているのか、また、どのように解釈すれば良いのか判りません。どなたか教えていただけないでしょうか？結構あせっています。よろしくお願いいたします。 effect SS df MS F p B( a1 ) 0.0000000 1 0.0000000 0.000 1.0000 ---------------------------------------------------- B( c8 ) -0.0000000 1 -0.0000000 -0.000 1.0000 二要因分散分析、単純主効果検定の表のまとめかた。 二要因分散分析、単純主効果検定の表のまとめかた。 SPSSを使って、二要因分散分析（２Ｘ２）をしました。その結果、交互作用があったので、単純主効果の検定を行いました。結果、あるレベルでは、有意であり、またあるレベルでは有意でないという 結果になりました。できれば、partial eta squaredも含めて、どのように表にまとめたらよいでしょうか。 かなり論文も探してみたのですが、探しているところにぶつかりません。 また、その各レベルにおける平均をグラフにして、ビジュアル的にわかりやすくしたいのですが、どこをどうしたら、アウトプットの表が棒グラフに変わるかわかりません。 どなたかご存知でしたら、教えていただけますか。 3要因混合計画分散分析の下位検定、単純主効果の仕方について こんばんは。心理実験を行い、データの分析をしている最中です。 しかし、心理統計法については全くの初心者で、ほぼ独学で分析を行っているところなのですが、どうしてもうまく理解できません。 お伺いしたいのは、２点です。 (1)3要因(2×2×8)の分散分析を行った結果、3要因の交互作用が有意に出ました。 しかし、どのように下位検定を行ったらよいのかがわかりません。 手順・方法・記述方法を教えてください。 (2)上記の悩みを解決しようと、ネットや本などで調べていたら、単純主効果とか単純交互作用という言葉が出てきました。 これは、交互作用が出た場合に行うものだということは理解していますが、その方法がわかりません。 有意差が出た部分に、もう一度分散分析をかけて検討し、その中での差をみていくということなのでしょうか。 大変困っています。非常に初歩的な質問で申し訳ないのですが、ぜひともよろしくお願いいたします。 分散分析 交互作用 熟達度（上下）×テストＡ得点（上下）×テストＢ得点（上下）×テストＣ得点（素点）の３元配置分散分析をかけたら 交互作用がでませんでしたが、産出されたグラフから、下位群のテストＡとテストＢには交互作用があると思い、シンタックスをいじって、pairwise comparisonsを出すと、有意なところと有意でないところが確かにありました。そこで、最初にデータを熟達度で分割する設定をした後、再度、テストＡ（上下）×テストＢ（上下）×テストＣで２元配置分散分析をかけたところ、下位群にのみ、交互作用がありました。 このことの意味することと、報告の仕方を教えて頂けないでしょうか？ 日本史の転換点？：赤穂浪士、池田屋事件、禁門の変に見る武士の忠義と正義 OKWAVE コラム 3要因の分散分析について A（２水準）×B（２水準）×C（２水準）の３つの独立変数から、Dの従属変数を比較する分析をおこなっています。 独立変数は３つとも対応のない要因です。 統計ソフトはSPSSを使っています。 最初に、仮説に沿うような部分だけで分析を実施しました。 Aの主効果、A×Bの交互作用、A×B×Cの交互作用を見たところ、Aの主効果とABCの交互作用が有意になりました。 この結果は仮説どおりで喜んでいたのですが、一応他の要因の主効果や、他の組み合わせの交互作用も検討しようと思い、 A、B、Cの主効果、A×B、A×C、B×Cの交互作用、A×B×Cの交互作用をみました。 その結果、1回目の分析で出ていたA×B×Cの交互作用は有意でなくなってしまい、Cの主効果とB×Cの交互作用が有意に出てきました。 おそらく分析の手順としては後から実施した方が正しかったのだと思いますが、 自分としては最初の分析結果の方が納得のいくものだったので、悩んでいます。 同じ交互作用をみても、投入する要因によっては有意確率が変わってしまうものなのでしょうか？ また、最初の分析方法では筋が通っていないことになってしまいますか？ 統計の初心者なので、よく理解できていないところが多いかと思いますが、 よろしくお願いします。 2要因混合計画の分散分析（ANOVA4による）結果の論文記載方法 心理学専攻の学生です。 現在、２要因混合計画の分散分析をANOVA4で行っています。 分析の結果、要因間の交互作用が有意であり、単純主効果の検定に移りました。 単純主効果の論文記載について、自由度はどこの値を参照したら良いでしょうか？ 例えば、下記のような出力が得られたとき、 『ｂ2におけるAの単純主効果が有意であった（F(2,441)= 0.0106 ）。』 という記述の自由度の記載、『(2,441)』は正しいでしょうか？ 同様に、『a1におけるBの単純主効果が有意であった（F(2,294)= 37.733）。』 の自由度の記載、『(2,294)』は正しいでしょうか？ 素人で申し訳ございませんが、どなたかご教授いただけたら幸いです。 t検定と分散分析は論文に両方載せるのでしょうか？ 現在、心理学の修士論文を書いています。 ２×２の分散分析とｔ検定の関係について教えてください。 １.ｔ検定 まずAという得点について性別（男女）で有意差があるかどうかをt検定で調べたところ5％水準で有意差がありました（男＞女）。 つぎに、Aという得点について学年（1年4年）で有意差があるかどうかｔ検定で調べたところ有意差はありませんでした。 ２.分散分析 性別（男女）と学年（１年４年）の２水準×２水準の分散分析をしたところ、性別の主効果のみが5％水準で有意で、学年と交互作用に有意差はありませんでした。 性別の平均値は男＞女なので、結果的にはｔ検定と同じになりました（具体的な数値はｔ検定とは違いますが）。 この場合、２で行った分散分析の結果を書けば、１で行ったｔ検定の結果を書く必要はないのでしょうか？ それともｔ検定の結果を書き、交互作用を検討したものとして分散分析の結果もあわせて書くのでしょうか？ １要因２水準の分散分析はｔ検定と同じ結果になるようですが、 この場合はどうなるのでしょうか？ 参考になるサイトや本、助言などがあれば教えて下さい。 二元配置分散分析について 今回A,B二つの項目についてa,bという二つの実験を行なった。 実験のｎは10です。 t-検定にてAではaのほうがbより有意に高い値を示した。 それに対してBではaのほうがbより有意に低い値を示した。 A,Bともbの値は変わりがない。 aとbの平均値はほぼ同じである。 この結果を二元配置分散分析で行なうとA,Bの要因では有意差が出るのに対しa,bの要因では差が見られなかった。 このように極端に値が逆転したものに二元配置分散分析を適用することは可能でしょうか？ 単純主効果の検定 交互作用が出ない場合に、単純主効果の検定をすることはできますか？ 例えば、テストＡ上下、テストＢ上下の２×２の２元配置分散分析して、テストＡもＢも主効果はあるけど交互作用はないとでたとき、テストＡの下位群におけるテストＢ上下間に差があるかをみるときなどです。 分散分析の結果の見方 結構急ぎで困っています。 Aという刺激、あるなしの２群で実施前、10分後、20分後の3回心理検査を行い点数を得ます。その点数をexcelを使って二元配置の繰り返しのある分散分析をしました。標本数はそれぞれ11。まず、平均点は刺激あり、44.7、35、33.09くらいで減少傾向。刺激なしは37.54、35.9、37.27くらいであまり変化なしでした。ここからが問題で、excelの結果に出てくる「標本：分散比0.127、P値0.72、F境界値4.0」「列：分散比3.95、P値0.024、F境界値3.15」「交互作用：分散比2.99、P値0.057、F境界値3.15」をどう解釈したらいいかわかりません。私の考えでは標本というのは主要因の刺激のことででP値が0.05より高いので有意じゃない、列は主要因の時間のことで有意、交互作用はギリギリだけどなし、といった感じです。つまり、Aという刺激はなんにも効果がなく、時間さえ経過すれば勝手に点数は下がっていく（刺激ありのときだけ）、交互作用もない。といった感じなのでしょうか？また、F境界値って論文とかでみる「F値」と考えていいのでしょうか？たくさん聞きたいことがあるのですが、とりあえず。 SPSS二要因分散分析の交互作用の結果の書き方 質問します 二要因分散分析（片方のみ対応あり）の交互作用について 例えば下記のような内容でSPSSで検定を行い交互作用が出たとします。 この場合にでた交互作用で差があると言っていいのは 一番値が大きい「キャンディ ラッピングあり」と一番値の小さい「チョコレート ラッピングなし」 の間だけですか？ それとも交互作用が出たなら「チョコレート ラッピングあり」と「チョコレート ラッピングなし」の間のように どこでも差があると言ってよいのでしょうか 分散分析、回帰分析の交互作用について 分散分析、回帰分析の交互作用について質問させていただきます。 以下、参考書より引用です。 ーーーーーーーーーーーーーーーーー 二元配置分散分析の第一要因をU、第二要因をVとするとき、交互作用を以下のように表す。 μ+U_i+V_i ※i,jは、第一要因がi番目の水準のときの目的変数の期待値を,jはは第二要因のときの期待値を表す。 制約条件はΣU_i=0, ΣV_i=0 同じ状況をダミー変数を使って表す。第一の水準のときは０、第二の水準では１とすると、４つの水準での組み合わせのそれぞれについて、ダミー変数を使った表し方と分散分析的な表現は β_0 と μ-U_2-V_2 β_0+β_1 と μ+U_2-V_2 β_0+β_2 と μ-U_2+V_2 β_0+β_1+β_2 と μ+U_2+V_2 それぞれ等しいとすると、 U_2=(β_1)/2 V_2=(β_2)/2 μ=β_0+(β_1)/2+(β_2)/2 要因の効果は正負はは同じで、単純に２倍の関係になる。 ーーーーーーーーーーーーーーーーー U_2=(β_1)/2 V_2=(β_2)/2 μ=β_0+(β_1)/2+(β_2)/2 ４つの組み合わせから、この上記部分への式変形はどのように導けばよいのでしょうか。 どう理解したら分母に「2」がでてくるのでしょうか。 お忙しいと思いますが、丁寧に解説していただければ幸いです。 よろしくお願いします。 注目のQ&A 「You」や「I」が入った曲といえば？ Part2 結婚について考えていない大学生の彼氏について 関東の方に聞きたいです 大阪万博について 駅の清涼飲料水自販機 不倫の慰謝料の請求について 新型コロナウイルスがもたらした功績について教えて 旧姓を使う理由。 回復メディアの保存方法 好きな人を諦める方法 小諸市（長野県）在住でスキーやスノボをする方の用具 カテゴリ 学問・教育 人文・社会科学 語学 自然科学 数学・算数 応用科学（農工医） 学校 受験・進学 留学 その他（学問・教育） カテゴリ一覧を見る OKWAVE コラム 突然のトラブル？プリンター・メール・LINE編 携帯料金を賢く見直す！格安SIMと端末選びのポイントは？ 友達って必要？友情って何だろう 大震災時の現実とは？私たちができる備え 「結婚相談所は恥ずかしい」は時代遅れ！負け組の誤解と出会いの掴み方 あなたにピッタリな商品が見つかる！ OKWAVE セレクト コスメ化粧品 化粧水・クレンジングなど 健康食品・サプリ コンブチャなど バス用品 入浴剤・アミノ酸シャンプーなど スマホアプリ マッチングアプリなど ヘアケア 白髪染めヘアカラーなど インターネット回線 プロバイダ、光回線など
お礼
ありがとうございます。 交互作用図を書いてみます。