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zoom RSS 一元配置法

<<   作成日時 : 2016/08/25 00:01   >>

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 (5-4)および(5-5)に示した例は、因子として取り上げるものは一つで、その他の要因は一定と考えている。この問題としている因子をいくつかの水準に分けて、その水準間に差が無いかどうかを調べる方法である。

 これを一元配置法と呼んでいる。

 おさらいのために、もう一つ(一元配置法)の例を考えてみる。

[例]-----------------------------------------------------
 3台の機械で加工した同じ図面の部品を5つずつ取って寸法を測ったところ、下表のような結果が得られた。
画像

 機械によって差があるかどうかを分散分析で確認してみたい(機械が2台なら、例えば「平均値の有意差検定」のようなものが使えるが3台では使えず分散分析が必要になる)。

 まずデータをプロットしてみる。
画像

 ざっと見ても、機械による差がありそうである。よって分散分析をしてみよう。手順は(5-4)および(5-5)に示したので、結果のみを上げると、下表のようになる。
画像

 この分散分析表の「グループ間」の行の「観測された分散比」の 11.04 が「F境界値」の 6.93 に比べ十分大きいため有意水準 0.01 において有意と判断できる(このF境界値はα=0.01 に対応している)。つまり観測された分散比が偶然この値になる確率は 0.01 より十分小さいということである。ではたまたまそうなる確率は「P-値」にある 0.002 となり、それは十分小さいことがわかるであろう。

 この後に各水準の推定値などを計算する必要あるが、上表の「概要」に各水準の点推定である平均値が求められていることと、分散分析表から Ve が出ているので、統計関数を使えば区間推定は簡単できるため、これは省略する。

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