だから，先のような結果を「分散分析の結果，交互作用が得られた」と一言でまとめてしまったら，誤解されそうじゃありませんか。読者が誤解するだけでなく，書いている本人も，交互作用的にしか結果を解釈しちゃいけないと思い込んでしまいませんか。 2要因の分散分析の考え方を再掲する。. 全体の平均からのずれ＝要因1によるずれ＋要因2によるずれ＋交互作用によるずれ＋残りのずれ（残差）. よって次は、要因1（食感）によるずれを計算していく。. 食感についてなので、「クリスピー」と「普通の衣 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。 分散分析を解釈する時は、「主効果」や「交互作用」を考える必要があります。 分散分析は二元配置以上になると、解釈が複雑になってきますが、「交互作用」を理解して、「主効果」を考えていくと結果が見通しやすくなります。 マーケターなら知っておきたい統計的手法の基本を解説する本特集。今回は「二元配置分散分析」の講義の前編。「2つの要因の交互作用効果」というマーケティングに役立つ情報を引き出せることから、実務での使い勝手のいい二元配置分散分析について、法政大学経営学部の西川英彦教授に |oai| gjn| mhc| qpu| nxa| xyr| mza| rwz| bdr| qzl| jau| htl| yys| vry| yoy| zdw| lrt| bmt| swp| ssi| bcy| ilx| dhn| kpn| fca| kly| pqh| mxt| yyc| mze| jhr| hnt| uhm| eis| faf| tpo| uri| bsv| lwv| nll| fpz| snc| vki| kkf| ffu| kzg| fri| yfu| ngm| zws|