10.7: 二元配置分散分析

二元配置分散分析は、一元配置分散分析の拡張です。これは、行因子と列因子の2つの因子で分類された3つ以上のサンプルに対して実行される統計的検定です。ロナルド・フィッシャーは1925年に彼の著書「研究者のための統計的方法」でそれについて言及しました。

二元配置分散分析は、最初に、データセットの 2 つの因子間に交互作用効果があるという帰無仮説を述べることから始まります。この効果は、各因子の平均を結合することによって形成される線分を使用して視覚化できます。線分が平行でない場合、2つの因子間には交互作用が存在します。つまり、2 つの要因が特定のデータセットの値に同時に影響します。2本の線が平行な場合、交互作用効果は観察されません。交互作用効果のF統計量を計算すると、このグラフ表現を確認できます。 F統計量の計算されたP値が特定の有意水準より大きい場合(たとえば、P値 = 0.05)、帰無仮説を棄却できない可能性があります。

次に、各因子がデータ値に及ぼす影響を決定します。つまり、行ファクターまたはカラムファクターがデータセット内のデータに影響を与えるかどうかがチェックされます。これは、帰無仮説を別々に述べ、各因子のF統計量を計算することによって行われます。特定の因子の F 統計量から計算された P 値が、選択した有意水準 (P 値 = 0.05 など) よりも小さい場合、その因子は特定のデータセットのデータ値に大きく影響すると言われます。