心理統計法-R の使い方(09)

目次

1 はじめに

ここでは、「2要因被験者内計画」の分散分析を行う。

2 サンプルデータ

以下のデータを使う。
ここで利用するデータも 繁枡・大森・橋本(2008)1 からの引用である。刺激図形の種類、部屋の明るさが要因(独立変数)、錯視量が従属変数である。
 
0000.jpg
 

3 結果

 
> summary(aov(錯視量 ~ 刺激 * 明るさ + Error(氏名 + 氏名:刺激 + 氏名:明るさ + 氏名:刺激:明るさ), data=Dataset))

Error: 氏名

  Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Residuals 4 25.67 6.417    

Error: 氏名:刺激

  Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
刺激 2 105.00 52.50 21.72 0.000585 *
Residuals 8 19.33 2.42    


Signif. codes: 0 '*' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Error: 氏名:明るさ

  Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
明るさ 1 0.833 0.8333 0.526 0.508
Residuals 4 6.333 1.5833    

Error: 氏名:刺激:明るさ

  Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
刺激:明るさ 2 11.667 5.833 5.385 0.033 *
Residuals 8 8.667 1.083    
           


Signif. codes: 0 '*' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
 
上記の結果から主効果と交互作用効果は以下のようになる。
 

項目 F 値 p 値
刺激の主効果     21.72 0.000585
部屋の明るさの主効果 0.526 0.508
交互作用効果     5.385 0.033*

 
つまり、交互作用効果が有意であったことが解った。
このことから、単純主効果の検定を行う。
 
> summary (aov(錯視量 ~ 刺激 +氏名, data=Dataset, subset=(明るさ=="Bright")))
 

項目 Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
刺激 2 23.333 11.667 10.000 0.00666 **
氏名 4 16.667 4.167 3.571 0.05918 .
Residuals 8 9.333 1.167    


Signif. codes: 0 '*' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

以上の結果から部屋の明るさが「Bright」の条件では刺激の単純主効果が有意であることが解った。
同様に、部屋の明るさが「Dark」の条件の場合は以下のとおり、単純主効果が有意であることが解った。
 
> summary (aov(錯視量 ~ 刺激 +氏名, data=Dataset, subset=(明るさ=="Dark")))
 

項目 Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
刺激 2 93.33 46.67 20.000 0.000772 *
氏名 4 15.33 3.83 1.643 0.254752
Residuals 8 18.67 2.33    


Signif. codes: 0 '*' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

これらをグラフで表すと以下のようになる。
 
0001.jpg
 
また、箱ひげ図は以下のとおり。
 
0002.jpg

4 参考文献

山田剛史, 村井潤一郎, & 杉澤武俊. (2015). Rによる心理データ解析: ナカニシヤ出版.

脚注:

1
参考文献:繁桝 算男, 橋本 貴充 & 大森 拓哉"心理統計学―データ解析の基礎を学ぶ (心理学の世界 専門編)"

著者: Satoshi Takemoto Satoshi Takemoto

Created: 2017-02-21 火 09:27

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