分散分析(群間比較デザイン)の報告ガイドライン (続き) https://sites.google.com/site/studygroup13csrm/

1. DARM勉強会 #1
2013.01.20
Analysis Of Variance
(ANOVA)
- between group design –
Last half of the section
広島大学総合科学研究科
博士課程後期１年
德岡 大

2. Reporting Guideline （Klockars, 2010）
10．乱塊デザインでは，要因と水準の数，要因の
特徴（固定 or ランダム），水準作成の方法につい
て議論すること（M，R）
– 個人差要因を組み込む際には，誤差の減少による主
効果の検出力を高めるため，実験要因と個人差の交
互作用を検討するためといった理由は区別すべき
– 実験の中に個人差要因を組み込むことが，妥当であ
るものとして正当化されるべき
– どのように要因の水準数の決定し，区切ったのか説
明すべき
– 固定変数の場合，水準間の差に限って言及すべきで
あり，ランダム変数の場合，水準間の差に限らずに
一般化可能

3. Reporting Guideline （Klockars, 2010）
11．混合モデルでは，ランダム要因として独立変
数を使用することが説明されること，全ての分析
が使用した独立変数の特徴を考慮し，適切である
こと
– 特定のランダム要因を選択した根拠を説明すべき
– ランダム要因とした選出された水準のサンプルに対
するユニバースについて議論すべき
– ランダム要因の全水準で処遇の効果が同レベルに効
いたと証明されても，交互作用がないと解釈しない
ように注意すべき
– ランダム要因が2つ以上ある場合，最も関心のある実
験効果に対する妥当な誤差の平均平方がないため，
quasi F 検定が近似のF検定となる。重要な問題でない
限り，実験は2つ以上のランダム要因を組み込むべき
でない

4. Reporting Guideline （Klockars, 2010）
12（a）．階層デザインでは，何がネストされてい
るのか，ネストされる理由が説明されるべき
12（b）．各水準に依存する誤差を使用することに
よりネストされたデータへの依存を認めなければ
ならない
12（c）．そのデータはマルチレベルモデリングよ
りもANOVAを使用することを必要とすること
– サンプルサイズが条件間で異なる，等分散性の仮定
を条件の性質が侵害しやすい場合，マルチレベルモ
デリングを用いた再分析を検討すべき

5. Reporting Guideline （Klockars, 2010）
13（a）．交互作用を仮定しないような不完全な
デザインでは，情報量の減少や水準の減少の利
点を説明をすべき
– 考察部分では，交互作用と主効果の絞絡について認
めるべき
13（b）．複雑な実験デザインでは，そのデザイ
ンを理解するために十分なスペースをとり，言
及すること

6. Reporting Guideline （Klockars, 2010）
14．適切な統計資料（e.g., 平均値，効果量，
信頼区間）が結果の解釈を促進するために提
供されること
– 独立変数と従属変数間に関係があるか
– 関係の強さと方向性について
– 多重比較での関係の方向性
– 効果量（ε2，ω2，η2など）
– 仮説における関係の強さについて

7. Reporting Guideline （Klockars, 2010）
15．自由度や誤差に基づく検定の有意性の結果
について，十分な情報が提示されること
16．統計的に有意な交互作用は，その交互作用
の強さや性質を明確に示唆するために下位検定
を行い，解釈されること
– 下位検定を行う際には，タイプⅠエラーを抑える
方法を用いること（事後比較Tukeyなど，事前比較
Bonferroniなど）
– 提示方法としてグラフ化も交互作用を示唆するた
めに用いられる。
– 高次の交互作用の場合，研究の主目的でないなら
下位検定を行う必要はないが，各条件の平均値や
誤差を示さなければならない

8. Reporting Guideline （Klockars, 2010）
17．結果の意義や一般化可能性に応じた適切
な文体が使用されること
– 全ての記述は，社会科学や行動科学における確
率的な研究の性質を認めるべき
– 帰無仮説が棄却されないことは，帰無仮説が正
しいことを示すわけでない
– 一般化については，特に注意が必要であり，全
ての一般化は推論とすべき。