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13.01.20.第1回DARM勉強会資料#3

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分散分析(群間比較デザイン)の報告ガイドライン (続き)
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13.01.20.第1回DARM勉強会資料#3

  1. 1. DARM勉強会 #12013.01.20 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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。

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