データサイエンスのための統計学入門 第2版 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とR/Pythonプログラミング

3.8

 

ANOVA

■

127

3.

負のこともある残差誤差を加える。

したがって、

A/B/C/D

検定表の左上値の分散分解は次のようになる。

1.

全体平均から始める：

173.75

2.

処置（グループ）効果の追加：−

1.75 (172

−

173.75)

3.

残差追加：−

8 (164

−

172)

4.

結果：

164

3.8.2

 二元配置分散分析（二元

ANOVA

）

ここで述べた

A/B/C/D

検 定 は 、「 一 元 」

ANOVA

で 、 変 動 す る 因 子（ グ ル ー プ ）は

1

つ

だった。第

2

因子、例えば、「土日と平日」を収集データの組み合わせに追加（グループ

A

土日、グループ

A

平日、グループ

B

土日など）できる。これは「二元」

ANOVA

と呼ば

れ 、「 交 互 作 用 」 を 同 定 し て 一 元

ANOVA

と同じように扱える。全体平均効果、処置効

果を同定してから、各グループで平日の観測と土日の観測を分離し、これらの部分集

合の平均と処置平均との差を探す。

ANOVA

と二元

ANOVA

とが、回帰やロジスティック回帰のような複数の因子とそ

の効果をモデル化した完全統計モデル（

4

章 参 照 ）に 至 る 第

1

ステップであることがわ

かったはずだ。

基本事項

28

■

ANOVA

は、複数のグループでの実験結果を分析する統計的手続きである。

■

ANOVA

は、

A/B

テストの手続きの拡張で、グループ間の全体変動が偶然に

よる変動の範囲内かどうかを評価するのに使われる。

■

ANOVA

は、グループ処置、交互作用、誤差のような分 ...