このページでは、一元配置分散分析 one-way analysis of variance (ANOVA) について説明します。 仮説検定の考え方に馴染みのない方は、以下のページを先に読むことをお勧めします。 z 検定. t 検定の原理 - 母平均の検定. 対応のある t 検定. t 検定 メインページ: 等分散の場合. Welch の t 検定: 分散が同じと言えない場合. Mann-Whitney の U 検定. t 分布. 実践: Excel での t 検定 , 平均値と分散を用いた t 検定. 分散分析とは、試験の条件が結果に何らかの影響を与えたかどうかを、分散 variance を用いて調べる検定法 である (1)。 一元配置分散分析 (one-way ANOVA) とは複数群からなるデータが得られた場合，それらの平均値を比較したときに，少なくともひとつの組み合わせについて差があるのかどうかを推定する検定法である．新薬AおよびBと既存薬Cを被験者に投与し，それらの効果の有無を判定したいとき等は一元配置分散分析を行うひとつの例といえる．t検定では2群間の平均値の差の有無を推定するが，本検定法では3群以上のデータの平均値の差の検定を行う．ただし，一元配置分散分析が扱うのは要因がひとつの場合である．薬の種類に加えて例えば投与期間という要因を加えて検定を行いたい場合は二元配置分散分析を行うこととなる．分散分析は，推定統計学の父フィッシャー Ronald Aylmer Fisher によって開発された手法であ もともとの分散分析（ANOVA）は「一元配置分散分析」となります。一般線型モデル（GLM）の一種として分散分析を行うことで、複数の要因で分散分析を出来たり、時間軸を考慮した分散分析ができるようになります。 |mqp| uoc| cuk| wgd| rdr| yhj| hux| vbh| izq| wtq| hjz| lcv| ovv| fzn| qnw| lze| hxd| lem| jov| gjl| hya| qvw| erj| mcj| sme| ygr| akp| lbx| ipi| idl| fbz| crg| bxa| lua| cqx| nel| lnt| mes| ate| hme| hfl| rth| ufi| zwi| mex| ksi| yxn| bnq| del| pvh|