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分散分析入門（２）

分散分析では、全体のデータのばらつき（全変動）を、水準間変動（因子の影響による変動）と水準内変動（誤差変動）に分解します。そして、分散比を計算することにより、実験に取り上げた因子の影響を定性的に評価することができます。

実験に取り上げた因子が複数ある時は、分散比から判断して、影響のないと思われる因子を誤差にまとめて表示します。誤差の自由度をあげた方が、より正確な判断が行えるからです。この作業をプーリングといいます。

影響があると思われる因子の効果は、各水準ごとの平均値によりその値を推定することができます。その値をグラフにしたものを要因効果図と呼びます。

また、分散分析でプーリングを行った後の誤差から、真値と推定をした値の違いの程度を計算することが可能です。その値を信頼限界と呼んでいます。

信頼限界は、通常、信頼度９５％の値を表示するのが慣例です。

ＲＤＥでは、誤差分散を入力することにより、その分散値以下の因子をプーリングすることができます。
（誤差分散を入力しない場合は、現在すでに誤差と認識されている分散値を使用してプーリングを行います。）

そしてその最終の誤差分散で計算された信頼限界を、要因効果図で表示することができます。実験計画法における分散分析は、データのばらつきのうち、説明できる部分と説明できない部分の割合を調べ、自分の考えた原因の影響の大きさを把握する有効な方法であるといえると考えています。

プーリングの例

ＲＤＥでは、誤差分散を入力することにより、その分散値以下の因子をプーリングすることができます。
（誤差分散を入力しない場合は、現在すでに誤差と認識されている分散値を使用してプーリングを行います）

信頼限界

プーリング後の誤差分散で計算された信頼限界を、要因効果図で表示することができます。
（信頼度９５％の値が表示されます）

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