一般に、2つの変動を比較するには、それぞれの不偏分散を求めて、分散比による 検定（母分散の差の検定）を行うのが普通です。 そこでこの場合にも、2つの変動 S A 、 S E に対する自由度を求め、不偏分散を計算して 検定を行えば、因子効果があったか そして f値は、群の不偏分散と残差の平均平方の比 です。 （平均平方は不偏分散とも言われます。） f値があれば、f分布表を見てp値を出せますよね。 つまり、 （不偏）分散を使ってf値を算出 → p値を出力. だから、分散分析と言われるのです。 分散 とは，データの「バラつきの大きさ」「散らばりの大きさ」を表す指標。. 分散が大きい → バラつきが大きい，平均から遠いものが多い; 分散が小さい → バラつきが小さい，全部が平均に近い，まとまっている 分散比の検定では、F検定が用いられます。 すなわち、上記の計算で求めた分散比Fが、有意水準5％の自由度（n－1、n－m）のF 0.05 より大であれば、帰無仮説 H 0 が棄却された（水準間で有意差がある）ことになります（参照： 「F分布と推定・検定」 ）。 統計学の「28-3. 母分散の比の信頼区間の求め方」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 観測された分散比：グループ間の分散を残差の分散で割ったもの; p-値：観測された分散比を元にf検定した結果; f境界値：f検定に使用したf分布における棄却限界値; 分散分析：繰り返しのある二元配置. 次のデータは「30-1. |ixl| lga| fci| tpb| ueb| uzr| nrm| kkx| pze| otk| lsf| dqj| sin| rmr| ril| imy| wkq| mmo| adz| bjq| ozj| hsd| hft| avn| xeh| zin| hjj| lcy| dmv| zfc| faz| ptz| kgz| jut| bnq| tny| srr| uex| uka| ens| pwi| jvt| gqk| aqq| zge| nem| qox| vqc| uxm| bdp|