やっとの思いで分散分析の結果が出たのですが、論文に掲載する際、どのように載せたらいいのでしょうか。
分散分析表と、各群のデータを載せたらいいのでしょうか。
又、各データは表にしたらいいのか、グラフにしたらいいのか分かりません。
わかりやすい回答よろしくお願い致します。

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A 回答 (5件)

>どのように載せたらいいのでしょうか


と仰っているところをみると、多分論文にするのは時期尚早なんでしょう。なぜかといえば、結論が出ていないに違いないからです。

データは結果resultであって結論conclusionではない。

もし結論が出ているのなら、「その結論を裏付けるデータをどう見せればよいか」という問題は、「どう説明すれば結論を納得して貰えるか」を考えれば自然に決まってしまうはずです。
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物理屋の siegmund です.



学術雑誌に載る論文と言うことでしたら,
(少なくとも私の業界では)大量の数値データは論文には載せません.
大体,スペースを食いますので,載せたくてもレフェリーや編集者のところで
クレームがつくでしょう.
私も学術雑誌のレフェリーはしょっちゅうやっていますが,
同じようなクレームをつけるでしょう(大量の数値データはあまり投稿されませんが).
また,数値一つ一つを問題にするほど論文を熟読吟味する人間はおそらく
非常にわずかです.
そういう読者がグラフを見て,どうしても数値データが欲しいと思えば,
おそらくあなたのところに数値データを提供してくれないかという連絡が来るでしょう.
あるいは,あなたのウェブページに数値データを載せて,
論文の参考文献などに記述する手もあります.
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どういった内容の論文かによるとは思うのですが、分散分析をやったことがとても


意義がある(その分野では、統計的な考察があまりされてなくて、統計処理自体を
やったことに意味がある)のであれば、書ける範囲で、詳しく書いても良いと思い
ます。もちろん、詳しいデータも載せて。

もし、統計処理なんかは当たり前にやっているような分野で、導出された結果が
重要なのであれば、あっさりと「サンプリングされた XX 件のデータに対して、
分散分析を行った結果…」とすれば良いと思います。導出された結果が分かる範囲
で、グラフなり表なりを簡潔に示すのが良いんじゃないか、と思います。

この時期ですから、どこかの学会に発表する論文なのでしょうか?

詳しいこと(やり方や、元になったデータ)が欲しい人は、直接問い合わせが来る
と思いますよ。

もし、論文発表があるのであれば、後者(あっさりと書いておく)だとしても、
質疑応答のために、一応詳しいデータを持って言った方が良いかもしれませんね。
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ケースバイケースというのが回答になるでしょう。


momozouさんが分析されたデータを視覚的に訴えたいのであればグラフ化がよいでしょうし、個々の数値をジックリと見て欲しいのであれば表に纏めればよいでしょう。
当然、結果や考察の部分には具体的な数値が書かれますから、それを読む方々にどういったアピールをしたいかを考えられることです。
どういった論文であっても、著者が何を訴えたいのかということが原点ですよネ。考察の文章は出来上がっているのでしょうか?
それに相応しいデータの載せ方を考えて見られるのがよいですネ。
以上kawakawaでした
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この回答へのお礼

考察はまだ、考えてないんですよね・・・・
私としては、グラフの方がわかりやすいと思うのですけど、分散分析の結果はその際、どうしたらいいのでしょうか。参考になるような文献等ないでしょうか。

お礼日時:2001/09/30 22:09

一般的には・・・


データの数によるのではないでしょうか?
10や20なら表で掲載してもいいでしょうが、1000を超えるようなデータは、通常の論文には掲載されていませんねぇ。
>やっとの思いで
ということなので思い入れはあるでしょうが、大量のデータ(数表)を見ることに意味があるかどうかを考えてみてください。

とは言うものの・・
数表を用いて追認実験をするような分野では、母集団データ自体とその分析方法が重要な意味を持つかもしれません。

類似の分野の論文でどのようにしているかも参考になると思います。
卒業論文で後輩の学生さんが引き継いで行くようなものなら、資料編として膨大な数表と処理プログラムのソースコード、フローチャート、それらを記録したCDRなどのメディアなどを残しておいてもよいと思います。
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この回答へのお礼

ありがとうございます。
データは平均値で載せようと思ってたのですが・・・
いわゆる、分散分析表というのは、論文に載せるものではないのでしょうか?

お礼日時:2001/09/30 22:07

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QT検定と分散分析間で異なる有意確率が出る

心理学科4回のものです。
今回も前回に引き続き卒論の事について質問があります。

その前に前回お答えいただいたselferさん backsさんどうもありがとうございました。おかげで検定については何とか自力でやれるところまで
持っていくことが出来ました。

さて今回はですが、検定統計量の書き方についてです。
その前に自分の実験の概略について再度書いておきます。

自分は運動が及ぼす気分の高揚の効果を調べるために被験者にエアロバイク運動をさせ、それを行わせながら各時間(運動前、10分、運動終了後、終了5分後)に運動専用の質問紙に答えさせましてこれを計6日、条件を3群に分けて行いました。

例えば1日目の点数と六日目の点数
で有意な差があるか群関係なく調べたいときは対応のあるT検定を行います。日にちの主効果は有意な差が出ましてそれはそれでよいんですが
一方で被験者間3(群)×被験者内2(日)の方でも分散分析を行いまして群の主効果が有意、日にちの主効果が有意と出ました。
しかしこの場合T検定と分散分析とでは日にちの有意確率に多少の差が
出ています。両検定とも有意な結果が出たわけですがなぜ多少の差が
出たのかさっぱり分かりません。調べていることは同じだと思うのですが。。
後、もう一つ質問です。
分散分析の結果を論文に書いていくとき
(F(○1、○2)=○3 p<○5)
という風に表記しなければいけません。
○1が自由度、○2が有意水準であることは知っているのですが
有意水準がSPSSのどこの蘭に出ているのかがさっぱり分かりません。
どこを見ればいいのでしょうか。
二つ併せてお答え頂けたら幸いでございます。
よろしくお願いします。

心理学科4回のものです。
今回も前回に引き続き卒論の事について質問があります。

その前に前回お答えいただいたselferさん backsさんどうもありがとうございました。おかげで検定については何とか自力でやれるところまで
持っていくことが出来ました。

さて今回はですが、検定統計量の書き方についてです。
その前に自分の実験の概略について再度書いておきます。

自分は運動が及ぼす気分の高揚の効果を調べるために被験者にエアロバイク運動をさせ、それを行わせながら各時間(運動前、10分、運動...続きを読む

Aベストアンサー

再度登場です。

> 分散分析の自由度をspssで参照するとき、
> どのランの自由度を参考にしたらいいのでしょうか。

F値が算出される変動因の自由度(df)を参照して下さい。

■一要因(対応あり)二水準分散分析
――――――――  被験者内要因(B)の分散分析の重要結果  ――――――――
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
  変動因       SS   df   MS    F    p  有意判定
  [1]要因B      4.05   1   3.49  3.11  0.09    +
  [2]被験者S    32.45  9   3.61
  [3]誤差      10.45  9   1.16
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
   全体      46.95  19   2.47
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
※表ズレの場合は,コピー&貼り付け&等幅フォントで対応して下さい。

例えば,上記の場合の要因BのF値はどのように求められているかというと,

         B要因のMS
 B要因のF値=―――――――
         誤差のMS

という式によって算出されます。すなわちB要因のF値は「B要因」と「誤差」と関連がありますので,自由度もこれらのものを使用します。

分子の「B要因」の自由度は「1」,分母の「誤差」の自由度は「9」となるので,B要因のF値を表記する際には,「F(1, 9)=3.11, p<.10」と記述されます。
分子の自由度を「自由度1」,分母の自由度を「自由度2」とします。

なお,t分布とF分布との関連性ですが,自由度1の場合においては,「tの二乗=F」という関係が成立しますので,一要因二水準に限定すれば,t検定も分散分析も同じ結果を返します(わずかな例外はありますが)。一要因二水準データに限定するのならば,逆に両者が同じ結果にならない場合は,計算過程にミスが発生したと疑うべきでしょう。

再度登場です。

> 分散分析の自由度をspssで参照するとき、
> どのランの自由度を参考にしたらいいのでしょうか。

F値が算出される変動因の自由度(df)を参照して下さい。

■一要因(対応あり)二水準分散分析
――――――――  被験者内要因(B)の分散分析の重要結果  ――――――――
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
  変動因       SS   df   MS    F    p  有意判定
  [1]要因B      4.05   1   3.49  3.11  0.09    +
  [2]被験者S    32.45  9...続きを読む

QExcel 分析ツールの回帰分析の分散分析表に関して

「有意F」と「P-値」が意味するところを教えてください。

Aベストアンサー

直感的にイメージしやすいように、ご説明申しあげます。
ので、統計学的な厳密さから言うと、
私の説明は間違いです。
(正しく理解したい場合は、他の方の回答を信頼してください)

Excel分析ツール回帰分析の場合、
「有意F」はF検定に基づくP値、
「P-値」はt検定に基づくP値で、どちらも確率を示しています。

まず「有意F」は、
「この回帰モデルは全体として全く意味がない」と断言できる確率です。
ですから、この値が小さければ小さいほど回帰モデルとしてはよく出来ている
と思ってください。

つぎに「P-値」は、
「この説明変数には応答変数を説明する力がない」と断言できる確率です。
ですから、この値が小さければ小さいほど、説明変数としては力がある
と思ってください。
(切片のP-値は意味のないものなので無視しましょう)

分析ツールの回帰分析は、単回帰分析(説明変数が1つ)に限られていますから、
「有意F」と「P-値」は必ず同じ値になります。(実際に数値で確認してみてください)

なお補足になりますが、
Excel分析ツール回帰分析で「P-値」が表示されている部分は、分散分析表ではありません。
「分散分析表」にあたる部分は回帰、残差、合計で示された3行だけです。

直感的にイメージしやすいように、ご説明申しあげます。
ので、統計学的な厳密さから言うと、
私の説明は間違いです。
(正しく理解したい場合は、他の方の回答を信頼してください)

Excel分析ツール回帰分析の場合、
「有意F」はF検定に基づくP値、
「P-値」はt検定に基づくP値で、どちらも確率を示しています。

まず「有意F」は、
「この回帰モデルは全体として全く意味がない」と断言できる確率です。
ですから、この値が小さければ小さいほど回帰モデルとしてはよく出来ている
と思ってください...続きを読む

Q二元配置分散分析で主効果が見られたのに多重比較ではどこにも有意差がない

因子Aと因子Bの二要因の二元配置分散を行い、因子Bにのみ主効果を認めました。交互作用は有意差なし。
Tukeyで多重比較を行うと、どこにも有意差がありませんでした。
この場合はどのように解釈して記述したらよいでしょうか。

Aベストアンサー

統計学で一般に言われる、「二元の分散分析」を多重に(多数回)行った場合の「過誤の増加」ということではないのですか?
http://statsbeginner.hatenablog.com/entry/2014/11/01/140721
http://www.agri.tohoku.ac.jp/iden/toukei8.html

その過誤を小さくするために、「多重比較法」(Tukeyなど)がある訳で、その意味でTukeyの方が信頼性が高い(より厳しい判定)と考えるべきでしょう。
その辺を「考察」するのも、結果の分析のひとつなのでは?

Qt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。

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...続きを読む

Aベストアンサー

二水準であれば、科学的には、分散分析の結果のみで十分では?
二因子で行えば、調整済み(もう一方の因子の影響を排除した)の結果を与えます。

偏回帰係数、共変量調整、交絡などで調べてみると良いとおもいます。

Q分散分析の比例配分

分散分析の比例配分

分散分析でF値を求めるとき、群間の自由度が3で、群内の自由度が74の場合いくつになりますか?

(3,60)=2.758
(3,120)=2.680

のとき、(3,74)=?を求めたいのですが。

Aベストアンサー

与えられたデータから判断して、F分布の上側5%点の値を求めたいようです。
いまどき、Excelなどのソフトがあるので、比例配分でもないと思うが、それで求めるなら次のようです。
x1...y1
x....y
x2...y2
なら、
y=y1+(y2-y1)/(x2-x1)*(x-x1)
です。

質問に当てはめれば、
(3,60)...2.758
(3,74)...y
(3,120)..2.680
なので、(3は共通なので、考えなくていいです)
y=2.758+(2.680-2.758)/(120-60)*(74-60)=2.740
です。
実際のF値は、
F(0.05,3,74)=2.728
です。

Q【統計】2要因分散分析で2要因ともに主効果が出た際,論文にはどのようなグラフを載せればよいのでしょうか?

【統計】2要因分散分析で2要因ともに主効果が出た際,論文にはどのようなグラフを載せればよいのでしょうか?

例えば要因A,Bがあり,
AありBあり条件
AありBなし条件
AなしBあり条件
AなしBなし条件
の4条件を設定し,2要因分散分析を行ったとします.
Aの主効果のみが出た場合は,図1のように,Aありの2条件とAなしの2条件をまとめて線でつなぐようにし,有意差があることを示す*印を示しておけばよいと思うのですが,
Aの主効果とBの主効果がともに出た場合にどのように示せばよいか分からず,困っています.図2のようにすればよいのでしょうか?
ご存知の方がいらっしゃいましたらお教えください.どうぞよろしくお願い致します.

Aベストアンサー

基本的には交互作用が認められたかどうか、もし交互作用が認められたならば交互作用図(一般的には折れ線グラフ)を描くべきです。交互作用が認められない場合、主効果についてA要因とB要因それぞれについてのグラフ(一般的には棒グラフ)を描くべきです。

この点について添付された図1も図2もあまり好ましいグラフではないかと思います。

要因には水準が伴います。例えば、性別というのが要因だとすれば、これには男性と女性という2つの水準が存在します。図で表すならば、性別の主効果のみが有意であれば、男性と女性それぞれの観測値(の平均値)を棒グラフで示すべきです。

またあなたのいう

> Aの主効果とBの主効果がともに出た場合にどのように示せばよいか分からず

というのは、もしかしたら(添付図から察するに)交互作用のことなのでは?と疑問に思うところです。Aの主効果が有意ならばAについての棒グラフ、またBの主効果が有意ならばBについての棒グラフを別々に描けばよいだけです。

参考URL:http://homepage2.nifty.com/nandemoarchive/GLM/3_twofactor_anova.htm

基本的には交互作用が認められたかどうか、もし交互作用が認められたならば交互作用図(一般的には折れ線グラフ)を描くべきです。交互作用が認められない場合、主効果についてA要因とB要因それぞれについてのグラフ(一般的には棒グラフ)を描くべきです。

この点について添付された図1も図2もあまり好ましいグラフではないかと思います。

要因には水準が伴います。例えば、性別というのが要因だとすれば、これには男性と女性という2つの水準が存在します。図で表すならば、性別の主効果のみが有意であれば、男...続きを読む

Q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。

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....続きを読む

Aベストアンサー

完全に個人指導になってますね(苦笑

二要因分散分析では,どうして平均値が異なるのか,という原因について,(1)A要因(刺激要因)の効果,(2)B要因(時間要因)の効果,そして(3)A(刺激)×B(時間)の交互作用の効果を考えています。
例えば,今回のデータであれば,時間要因の効果と,A×Bの交互作用の効果が有意になっています。

先に要因の効果について述べます。分散分析では,大雑把なことしか分かりません。「時間要因の効果がある」=「時間の3水準(実施前,10分後,20分後)の平均値は差がある」=「3水準の平均値は同じではない」と言うことが分かるだけです。平均値を見ると,「41.1」「35.5」「35.2」と「同じではない」ように【見えますが】,誤差を考えると,それでは具体的にどのように違うかは分からないのです。そこで,どの水準とどの水準とに差があるかを,3水準以上の要因については,丁寧に調べる多重比較が必要になります(2水準の場合は多重比較をするまでもなく,どの水準とどの水準とに差があるか分かるのため)。比較の組み合わせとしては「前(b1) vs 10分後(b2)」「前(b1) vs 20分後(b3)」「10分後(b2) vs 20分後(b3)」が挙げられますが,これらについて【具体的に】どこに有意さがあるかを調べた結果が載せられています。「前(b1) vs 10分後(b2)」の結果は「要因Bの主効果における多重比較」の「1 - 2」の行に示されています。ごちゃごちゃ書いていますが,「s.」とあれば「その比較ペアは有意」,「n.s.」とあれば,「その比較ペアは有意ではない」となります。なお,多重比較については言語的表現のみで,t値,dfなどの統計表現は書かないのが一般的です。……この説明で分かりますよね?

さて,この「B要因の効果」については,細かく見れば「a1水準におけるB要因の効果」と「a2水準におけるB要因の効果」とに分解できますが,B要因の【主】効果と言った場合,「a1水準」・「a2水準」において,B要因の「同じ効果」が働いていると【仮定】しているわけです。その仮定が正しいとしたら,その効果はあるのかどうか……これを調べたのがB要因の主効果です(同じようにA要因の主効果の意味も分かりますよね?)。
しかし,この仮定は本当に正しいのだろうか? この仮定はひょっとすると正しくないのではないか,ということを調べているのが,「交互作用の効果」の検定です。一番最初の,大本の二要因分散分析における「A×Bの交互作用の効果」が有意であるということは,「この【仮定】が間違っている可能性があります」という警告を発していることになります。【仮定】,すなわち,a1水準とa2水準に「同じ効果」が働いている,あるいはb1水準とb2水準とb3水準に「同じ効果」が働いているという【仮定】がおかしいというのならば…………当然,個別に調べて,実際に各水準で要因の効果があるかどうかを調べないといけませんよね? そこで,「AB交互作用における単純主効果」という名前の「交互作用の下位検定」では,a1におけるB要因,a2におけるB要因,b1におけるA要因,b2におけるA要因,b3におけるA要因について,それぞれ個別に効果があるかどうかを調べているのです。それぞれの要因が有意であるかどうかを見抜くのは大丈夫ですよね? また,この単純主効果においても,それぞれの要因(3水準以上)で有意ならば,具体的にどことどこに有意差があるかを,やはり多重比較をしなければなりません。例えば,a1におけるB要因は有意なので,そしてB要因は3水準なので,多重比較をしなければなりません。Anova4では「B(a1)」として何かありますよね?

最後,F検定における自由度1と自由度2についてです。これは自分でどれが自由度1なのか,自由度2なのかを見抜かなければなりません。二要因分散分析におけるA要因のF値はどのように求められているかというと,自身の変動因(source)のMSを,【別のMS】で割ったものです。具体的にはF「0.054」ですが,これはA要因のMS「8.02」を何か別のMSで割って求めたものです。さあ,何で割ったか自分で考えて下さい。答えは『error[S(A)]』のMS「149.13」です。「8.02÷149.13=0.054」です。こうして,F値が「何(★)のMS」÷「何(□)のMS」で割ったかが分かりました。このMS,変動因(source)に対応する自由度(df)がそれです。具体的には,★のdfが「自由度1」,□のdfが「自由度2」です。
結局,要因AのF検定結果は,『F(1, 20)=0.054, n.s.』と書きます。

……もう,この説明で大丈夫ですよね?

完全に個人指導になってますね(苦笑

二要因分散分析では,どうして平均値が異なるのか,という原因について,(1)A要因(刺激要因)の効果,(2)B要因(時間要因)の効果,そして(3)A(刺激)×B(時間)の交互作用の効果を考えています。
例えば,今回のデータであれば,時間要因の効果と,A×Bの交互作用の効果が有意になっています。

先に要因の効果について述べます。分散分析では,大雑把なことしか分かりません。「時間要因の効果がある」=「時間の3水準(実施前,10分後,20分後)の平均値は差がある...続きを読む

QEXCELの分散分析表のP-値が...

一元配置の分散分析です。
P-値が
1.02191E-05
のように出力されてしまい、意味が分からないのですが
これはどのように理解したらよいのでしょうか?
ほかにも”数値E-○○”のようなP-値が出てきました。
関連する書籍やWEBサイトなど一通り見ましたが
どこにも説明されていません。
何かのエラーか、分散分析ではできないという意味なのでしょうか?

Aベストアンサー

質問のような表記はPC上の表現では0.0000102191となります。10の何乗という表現をPC上で表す場合、1000は1.0E+3、0.01は1.0E-2となります。

分散分析のエラーではなく、P値が小さいということになりますよ。

Q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。

Aベストアンサー

> 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)。

Q重回帰分析と分散分析

R≒0のとき、p値が有意であることは何を意味していますか
分散分析の帰無仮説は全ての係数が0であるですが、
Rがゼロに近いとき、p値が有意になることはありますか

持っているデータで回帰分析を行ったところ
R=0.11xx、R2=0.012xx、P<0.001xx

となりました。これは、相関がないことを示しているのでしょうか。
それとも弱いながらも相関があることを示しているのでしょうか。

よろしくお願いします。

Aベストアンサー

R, p は何を表わしていますか?

Rが残差を表す場合もありますので、記号の定義は自明のもの以外は説明要です。

Rが相関係数なら、相関ありとは言えないレベルではないでしょうか。

しかし、ことの正否を問うならデータ数とか判断に必要な緒元は与えられないと!


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