内容
Ⅰ,  分散分析
Ⅱ,  要因・水準
Ⅲ,  結果の見方
Ⅳ,  結果の書き方
Ⅵ,  用語

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【ざっくり】
・t検定：2つを比較
・分散分析：3つ以上を比較

【種類】
1, ～要因
・1要因：大学(A, B, C) × テスト得点
・2要因：時間帯(午前, 午後) × ご飯(白米, パン, 麺)
・3要因：旅行先(北海道, 沖縄, 所沢) × 移動手段(自転車, 徒歩) × 旅行日(平日, 休日)

＊水準：大学(A, B, C) →3水準, 時間帯(午前, 午後) →2水準

2, ～計画
・対応あり：共通。カウンターバランス　例) 「前安静→課題→後安静」3期間
・対応なし：片方に所属。群分け。　　　例)      性別, 大学差など
・混合計画：対応あり＋対応なし　　　　例)  「室内の温度(温/寒) × コーヒー(3種)」

＊「対応あり=参加者内」「対応なし=参加者間」

←2要因3水準参加者内計画　　2要因3水準混合計画→

【結果の見方】 

例)「衝突前後 (衝突前・衝突後) × 試行数(1~5試行)」の発汗量
・独立変数：衝突前後, 試行数
・従属変数：発汗量

1, ざっくりと分析（主効果, 交互作用）
・主効果：「衝突前後と発汗量」「試行数と発汗量」各々で関連はあるのか
・交互作用：「衝突前後×試行数」が発汗量に与える影響

参照: https://www.business-research-lab.com/220606/

2, 細かく見る（多重比較, 単純主効果）
・多重比較：主効果が認められた場合のみ、「衝突前×1試行, 2試行…5試行」「衝突後×1試行, 2試行…5試行」どの組み合わせが有意かみる。
・単純主効果：交互作用が認められた場合かつ、2要因の交互作用が有意であった場合に行う。

【結果の書き方】
・有意差なし (n.s.)
　→「F(4, 5)=0.72, n.s.」で終わり

・有意差あり (p<.01  p<.05)
→①主効果・交互作用：「F(4, 5)=0.72, p<.01」
→②多重比較を行いどの組み合わせが有意かみる

F(自由度分子, 自由度の分母)=F値, P値

【用語】
・主効果：「結果の見方１」ざっくりと分析して、結果が有意だった時に使う。
→例）衝突前後で有意：「衝突前後の主効果が認められた」

・多重比較：「結果の見方２」細かく分析して、主効果が認められた時に使う。
→例）衝突前×1試行目で有意：「主効果が有意だったため、多重比較を行った結果1試行目で有意差が認められた」

・交互作用：下の図のようにクロスで分析する。
→例）「パフォーマンス(高)×リスク志向(低)」

・単純主効果：交互作用が有意であった場合に行う

交互作用のプロット図

「平行でないもの・クロスしているもの」が交互作用が認められる。反対に平行なものは上記画像(上段)の通り交互作用が認めらない。

【注意点】
分散分析自体かなり複雑なため、レポートに書くときは丁寧に書く。
・分散分析：「A(~, ~)×B(~, ~)の ~要因~水準の~計画を行った」
・多重比較：「~法(Holm, Bonferroni法など)による多重比較を行った」

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一連の分析の流れは、例題と共にこちらのサイトで紹介されていた。統計ソフトはSPSSっぽいが、用語の説明など詳しく書かれていた。

t検定は省くとして, 重回帰分析は微妙だが因子分析なら教えられそう…